文件名称：基于词袋模型的电子报图像分类方法研究 (2013年)
文件大小：1.02MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-31 01:01:43
自然科学 论文
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3s，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.
基于词袋模型的电子报图像分类方法研究 (2013年)
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