图像分类中的概率乘积核函数

• 作者: 杨赛 赵春霞
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: BOF模型 统计值 概率乘积核函数 支持向量机 图像分类
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 961-967
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4998字
• 语种: 中文

摘要

Bag-of-Features(BOF)模型使用编码矢量的某一特定统计值表征图像,与基于传统核函数的支持向量机相配合完成对图像的分类,所带来的问题是会丢弃大量判别信息以及最优核函数的选择.因此,本文将硬分配编码矢量服从的多项分布、软分配编码矢量服从Dirichlet分布,并以此作为图像的内容描述,利用最大似然算法估计其中参数,然后使用概率乘积核函数计算图像两两之间的核函数,最后使用支持向量机对图像进行分类.公开图像数据集上的实验结果表明,本文算法取得了更优的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春霞	南京理工大学计算机科学与技术学院	177	2193	25.0	36.0
2	杨赛	南京理工大学计算机科学与技术学院	6	31	3.0	5.0