基于马尔可夫随机场和多核学习的图像分类

• 作者: 杨赛 赵春霞
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 词袋模型 聚集算法 马尔可夫随机场 多核学习 图像分类
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.141009

摘要

针对词袋模型中的聚集算法对编码矢量之间空间关系信息或者概率分布信息单独建立数学模型，将马尔可夫随机场模型中的拟合参数矢量集合视为编码矢量的聚集矢量集合，计算每个聚集矢量对应的两两图像之间的核矩阵，然后使用基于支持向量机的多核学习方法求解核矩阵的最优线性组合系数以及支持向量系数，最后使用所得训练模型对测试图像进行分类．对于15类场景数据集和Caltech 101数据集，本文算法的分类正确率达到82．67％和62．94％，与其他算法相比具有更高的平均分类正确率．

作者信息

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