《表3 Caltech101分类准确率对比》

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《一种基于邻域粗糙集特征选择的图像分类方法》

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本文方法是将更具互补性的SURF和HOG特征融合后，通过信息观下基于邻域粗糙集的图像特征选择算法剔除图像中的冗余特征。表3和表4分别表示其他主流方法及本文方法在Caltech101数据集上和Corel-1000数据集上的平均分类准确率。特征选择算法邻域距离函数δ选择为0.17，视觉词典大小分别为512，256。