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BoW模型简介 评分:

Bag of words模型最初被用在文本分类中,将文档表示成特征矢量。它的基本思想是假定对于一个文本,忽略其词序和语法、句法,仅仅将其看做是一些词汇的集合,而文本中的每个词汇都是独立的。简单说就是讲每篇文档都看成一个袋子(因为里面装的都是词汇,所以称为词袋,Bag of words即因此而来),然后看这个袋子里装的都是些什么词汇,将其分类。如果文档中猪、马、牛、羊、山谷、土地、拖拉机这样的词汇多些,而银行、大厦、汽车、公园这样的词汇少些,我们就倾向于判断它是一篇描绘乡村的文档,而不是描述城镇的。举个例子,有如下两个文档:
2018-05-14 上传大小:14KB
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bow python实现

bow python实现,测试过了,可以正常运行

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BOW视觉词袋模型的matlab实现易理解,模块化

这里面的matlab代码是BOW的实现,里面有kmeans++的部分,模块化,易理解,稍微改动就可以用于解决自己的问题

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bag of words classification(BOW算法)

bag of words classification(BOW算法) bag of words classification(BOW算法) bag of words classification(BOW算法)

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BOW(Bag of words,词袋)模型代码实现

SIFT等局部特征的词袋模型实现。包括K-means聚类,直方图特征的形成,以及KNN分类。

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BOW and pLSA and LDA

对BOW模型,pLSA模型,LDA模型进行详细的分析

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BOW词袋模型

简单的介绍了BoW模型,以及相应的SIFT特征 主要分以下几部分内容: 1.SIFT 2.BOW 3.VLAD

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BOW+SIFT特征提取OpenCV实现

实现对图像的sift特征提取,并利用bow模型进行聚类,并对bow下的特征进行提取和保存

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BOW图片sift分类代码

BOW图片sift分类代码,基于李飞飞05年LDA论文生成的模型代码

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图像分类中BOW模型

整篇代码有两个功能:建立数据单词库;图像词条化。 环境:opencv 2.3,vs2008 opencv2.0以上版本都可以跑。

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BOW图像分类程序

C++实现BOW模型,用于图像分类,内有详细注释,和用于实验的图片

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BOW的c++代码

毕设做bow模型时,按照matlab版本写的c++代码

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BOW模型物体识别

做物体识别方面的 可以看下这个论文 应用了流行的BOW模型

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DSIFT+BOW+SVM MATLAB物体分类代码

完全MATLAB代码,包涵大量注释,多个子程序方便其他算法的替换,基于DSIFT+BOW+SVM的物体分类算法,只要下载caltech101,压缩包里附带下载网址,不用其他配置,方便学习。

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bow

bow20020213在用gcc4.4及以上版本编译时会出现很多问题,我经过修改源代码后使之可以在ubuntu11.01下顺利通过gcc4.5的编译。 针对rainbow-stats文件,已把第1行改为#!/usr/bin/perl,原始的是#!/usr/local/bin/perl tar包中已经包含编译后生成的可执行文件,你直接sudo make intsall即可,如果系统版本不兼容,你可以make clean后重新编译。

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三种sift的matlab代码

里边包含了三种sift的matlab代码,其中有与c混合编程的,也有完全是matlab写的。欢迎大家下载,参考学习。

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软件工程简介及CMM_CMMI模型介绍

软件工程简介及CMM_CMMI模型介绍,软件工程简介及CMM_CMMI模型介绍,软件工程简介及CMM_CMMI模型介绍

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BOVW图像分类论文

.这是一篇经典论文。Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词(Word),把图像“文字化”之后,有助于大规模的图像检索.也有人把简写为Bag-of-Feature model(BOF model)或Bag-of-Visual-Word(BOVW model).

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OPENCV_SIFT_特征提取_匹配算法

OPENCV_SIFT_特征提取_匹配算法,分类,bow源码供参考。

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opencv,SURF特征,BOW图片分类与训练

opencv,SURF特征,BOW图片分类与训练。

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BOW-sift源码

图像分类,使用BOW模板的sift特征提取

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