一种基于多尺度视觉词包模型的商品图像特征描述方法

摘要

一种基于多尺度视觉词包模型的商品图像特征描述方法，解决了采用现有视觉词包特征描述方法的商品图像分类效果不佳的问题，属于图像分类领域。本发明包括：对2倍升采样的商品图像进行小波多尺度分解，提取多尺度特征点，进行边缘填充，在边缘填充后的图像上划定图像的局部区域，利用SURF局部特征与量化归一的颜色矢量角特征对划定的局部区域进行描述，并通过串行融合得到最终的局部区域特征的描述子；对局部区域特征进行聚类，形成词包；对每个局部区域特征与词包中的词特征向量进行距离度量，给局部区域特征编码，使用对角同心矩空间模型进行特征汇聚形成图像描述子，并进行降维，获得视觉词包特征向量；将获得的视觉词包特征向量用分类器分类。