基本信息

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文档摘要

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从文本到图像：词袋模型在图像表示与分类中的创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，图像数据呈现出爆发式增长，广泛应用于各个领域，如安防监控、医学影像分析、智能交通、社交媒体等。图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在将输入图像划分到预先定义的类别中，其重要性不言而喻。高效准确的图像分类技术能够帮助人们快速筛选、管理和理解海量的图像信息，为后续的决策和应用提供有力支持。

传统的图像分类方法通常依赖于人工设计的特征提取算法，如尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）、方向梯度直方图（HOG）等。这些方法通过对图像的局部或全局特征进行提取和描述，然后利用分类器