基于多示例学习的图像分类算法

• 作者: 汪旗 贾兆红
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 多示例学习 多样性密度 直推式支持向量机 图像分类
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3690字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.04.022

摘要

基于内容的图像分类计数通常基于图像的单一特征进行处理,而图像中包含的内容不止一个,单一的特征不足以充分描述图像,多实例学习方法由于其特殊性可以很好地解决这个难题。文中针对基于多示例学习的图像分类问题提出了一种新的多示例学习算法DD-TSVM。该方法以图像作为包,图像中的区域作为包中示例。算法首先采用多样性密度算法寻找示例集的局部最大值以构建投影空间并将包映射为投影空间中的一个点；然后利用直推式支持向量机作为学习算法训练学习得到分类器。该算法有效地利用了未标记样本,基于Corel图像数据库的实验结果表明,DD-TSVM具有良好的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾兆红	安徽大学计算机科学与技术学院	24	233	9.0	15.0
5	汪旗	安徽大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0