一种基于层次语义图像分类的改进方法

• 作者: 孙延鹏 徐思敏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 支持矢量机 模糊支持矢量机 层次语义 图像分类
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 263-265,295
• 页数: 4页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 2583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.09.072

摘要

为了解决层次语义图像中分类率低，特别是高层语义图像分类率低的问题，采用两种解决措施。首先引入Fuzzy Support Vector Machine （ FSVM）理论，并对FSVM做出改进，消除由Support Vector Machine （ SVM）构成的多类分类器中的不可分区域，从而使低层语义图像分类准确率提升，为高层语义分类提供基础。然后再建立底层图像特征与低层语义图像之间的映射关系，对低层语义的图像做高层语义上的关联，最终实现层次化的语义描述结构。实验表明，所提出的方法提高了层次语义图像，特别是高层语义图像分类准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙延鹏	沈阳航空航天大学电子信息工程学院	49	138	7.0	9.0
2	徐思敏	沈阳航空航天大学电子信息工程学院	2	2	1.0	1.0