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基于词袋模型的单板分类的研究

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戴天虹　胡学晶　黄建平

摘要：为了提高市场上常见的木材单板分类的分类准确率问题，文章介绍了一种基于词袋模型的单板分类的办法。以东北五种常见树木的径切面和弦切面共十类图像为样本，进行分类测试，利用SIFT算法提取圖像特征，并用基于直方图交叉核的空间金字塔实现的词袋模型进行分类。结果表明：文章采用的方法对木材单板进行图像分类，准确率很高，对比相同样本、不同分类方法的其他研究，准确率也有所提升。

关键词：图像分类；词袋模型；SIFF算法；空间金字塔；木材单板

1.概述

单板，也称为木皮，用来生产胶合板、模板、贴面板等的材料。在家具制作，装饰材料生产过程中，广泛应用。在现代化生产过程中，尤其是一些自动化程度较低的生产厂家，单板分类的大部分工作都是由人工完成的，存在分类精度和效率低下的问题。为了解决这个问题，提出了一种基于词袋模型的单板分类方法。

图像分类是伴随自动化人工智能产生的一门热门科学，图像的内容可以通过全局特征或者局部特征来分类，全局特征包括颜色矩、颜色集、颜色直方图等颜色特征，纹理特征，形状特征，空间关系特征以及多融合特征等。一般采用尺度不变特征提取SIFT（Scale-invariant feature transform）、加速鲁棒特性SURF（Speeded Up Robust Features）等算法提取局部特征。由于局部特征提取在很多方面优于全局特征提取，所以近年来局部特征提取方法一直是研究的重点。

以往在木材单板分类方面，仅见根据颜色直方图、颜色矩等颜色特征进行的分类；大部分关于单板的研究集中于单板缺陷的分割、检测、修补等工作。而词袋模型应用在显著性目标检测、计算机辅助检测系统以及其他的图像分类中。通过词袋模型进行的单板图像分类少有涉及。笔者以五种树种的径切图像和弦切图像共十类作为分类样本，在经典的词袋模型中引入直方图交叉核，空间金字塔构建特征直方图等方法，以期构建一种基于词袋模型的常用树种木材单板的图像分类技术。

2.关键技术

词袋模型的建立过程就是对测试样本进行特征提取、聚类、建立词汇表，并对测试样本进行分类器训练的过程，测试样本也做相同的操作，然后输入分类器进行分类。如图1所示。

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