杨一波;王斌;王建峰 一种基于bagof-word模型和大边缘最近邻分类算法的图像识别方法。 （中文）。英文摘要） Zbl 1399.68181号 J.上海标准。大学，自然科学。 46，第4期，584-589（2017）。 摘要：作为图像处理和计算机视觉的重要组成部分，图像分类可以快速准确地分析和管理数字图像。本文研究了基于词袋（BOW）模型的分类问题，研究了图像理解中图像相似性之间的关系。然后，本文提出了一种最大间隔最近邻分类算法。通过学习成对约束度量并将原始空间数据分类的约束添加到最优目标，本文学习了一个能够反映当前样本数据的距离函数，并使用该函数根据最近邻（KNN）分类器构造分类器。与传统的欧几里得距离算法相比，基于度量学习的分类器比基于几个国际标准图像数据集的实验的传统分类器具有更高的正确率。 MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：图像分类;bagof-word模型;大余量最近邻分类算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Yang}等，《上海市常模》。大学，自然科学。46，第4号，584--589（2017；Zbl 1399.68181） 全文： 内政部