论文研究基于多方向空间词袋模型的物体识别.pdf

针对词袋模型完全忽略空间位置信息的问题，提出了一种多方向空间词袋模型的物体识别方法。该算法通过空间金字塔划分，形成图像的空间子区域特征表达；分别在水平、垂直和倾斜[±45°]上对图像局部特征向量进行投影，得到图像在多方向上的空间结构信息；采用样本视觉词典方法，既减少了不同物体类别样本带来的冗余影响，又降低了特征维数。在Caltech101和Caltech256物体库上进行了对比实验，实验结果验证了算法的有效性。