基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法

作者：张旭; 蒋建国; 洪日昌; 杜跃

来源：北京航空航天大学学报, 2015, (02): 302-310.

• 图像分类
• 最近邻
• K近邻
• 图像-类别距离
• 特征选择 image classification
• nearest neighbor
• K nearest neighbor
• image-to-class distance
• feature selection

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性.

• 单位
  合肥工业大学; 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院