基于遗传特征选择和支持向量机的图像标注

• 作者: 张亚非 李冉 李阳 肖琪 赵天忠
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像标注 特征选择 遗传算法 支持向量机 多媒体描述接口
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 180-183
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5158字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.06.051

摘要

为了提高图像标注系统的精度和效率,提出了基于遗传特征选择和支持向量机的图像标注方法.该方法从多媒体描述接口(MPEG-7)标准中抽取图像的视觉特征,采用双编码遗传算法从MPEG-7标准中选择最优的加权特征子集,并训练支持向量机分类器用于图像标注,支持向量机分类器采用多数投票机制.对2000幅Corel图像的标注结果表明:该方法可以获得最优的加权特征子集,提高了图像标注系统的精度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亚非		55	661	13.0	23.0
2	李冉	解放军理工大学指挥自动化学院	2	10	1.0	2.0
3	赵天忠	解放军理工大学指挥自动化学院	3	26	3.0	3.0
4	肖琪	解放军理工大学指挥自动化学院	1	10	1.0	1.0
5	李阳	解放军理工大学指挥自动化学院	18	91	6.0	9.0