面向图像语义分类的视觉单词集成学习方法

• 作者: 金枢炜 金聪
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉特征 图像语义 集成学习方法 视觉单词
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 53-56
• 分类号: TP391
• 字数: 3820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2012.08.013

摘要

针对图像的特性,提出了1种视觉单词集成学习方法.该方法建立在3种初始映射方法的基础上,并充分利用图像的矩、纹理直方图、图像傅里叶描述子等图像视觉特征来分类图像语义.相对于3种初始映射方法,采用Boosting集成学习方法生成的视觉单词集合在图像语义分类上比单独使用任意1种映射方法生成的视觉单词集合有明显的提高.实验结果表明,本文所提出的视觉单词Boosting集成学习方法在图像语义区分性和描述能力方面是有效的,能充分反映人对图像内容的理解,具有很好的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金聪	华中师范大学计算机科学系	69	430	13.0	16.0
2	金枢炜	武汉大学物理科学与技术学院	5	8	2.0	2.0