Bag of Word
Bag of Word, 顾名思义,即将某些Word打包,就像我们经常会把类似的物品装到一个柜子,或者即使是随意打包一些物品,也是为了我们能够方便的携带,在对大数据作处理的时候,为了能够方便的携带这些数据中的信息,与其一个一个的处理,还不如打包来的容易一点。
上图是一张新图映射到词典时得到的直方图,可以看出,这张图片相对于图2的情况而言,更接近类别1,所以通过分类器,理想的装填应该是判断为1。 但是我们都知道,理想状态的出现可能性太小,所以BOW难免会有出错的时候,通过阅读几篇论文,发现现在BOW的识别率大概在60%-80%之间,当然了一方面是数据量巨大的问题,另外一方面也是因为图像之间的相似度高。所以整体来讲,BOW的识别率还是再可以接受的范围
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