基于I2C距离和标记相关性的多标记场景分类

• 作者: 刘丽 张化祥 计华 郝虹
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多标记学习 场景分类 I2C距离 卡方检验
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 2013’CCF人工智能会议
• 页码范围: 88-90
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 3065字
• 语种: 中文

摘要

将改进的ML-I2C与基于标记相关性的方法结合,提出一种改进的多标记场景分类方法.首先提取所有图像的SURF特征,将每个类用一个特征集来表示；然后采用改进的I2C方法来计算待测图像与已知类之间的距离,根据距离进行标记排序；最后根据排序,利用标记相关性来预测待测图像的所有可能标记.实验结果表明,该方法对多标记场景分类的准确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化祥	山东师范大学信息科学与工程学院	73	576	14.0	19.0
3	计华	山东师范大学信息科学与工程学院	18	118	6.0	10.0
5	刘丽	山东师范大学信息科学与工程学院	37	137	6.0	8.0
11	郝虹	山东师范大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0