基于词袋模型的电子报图像分类方法研究

摘要

针对电子报图像信息量大、分类精度低和耗时多的特点,提出利用词袋模型提取图片的代表特征,并采用朴素贝叶斯分类器指导特征矩阵分类.结果表明,图像分类精度最大值能达到93%,分类处理时间约为3 s,充分满足了电子报图像分类和个性化推荐的准确性和实时性要求.