一种多尺度小波核极限学习机的图像检索仿真

• 作者: 古丽米拉·克孜尔别克 孙中华 杨晓迪
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 支持向量机 多尺度小波核 极限学习机 分类算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 484-487
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3076字
• 语种: 中文

摘要

阐述了核极限学习机原理。在此基础上提出了一种多尺度小波核极限学习机，将多尺度小波核作为极限学习机的核函数，测试表明是其一种可实现的极限学习机核。同时在无训练数据分布的空间也具备分类能力，同等条件下高斯核极限学习机却不具备分类能力。在图像检索中应用多尺度小波核极限学习机，实验表明，相比支持向量机学习机分类算法，该分类算法可提高检索精度以及速度，具有优良的性能和一定的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古丽米拉·克孜尔别克	新疆农业大学计算机与信息工程学院	32	67	4.0	5.0
2	孙中华	新疆农业大学计算机与信息工程学院	4	18	3.0	4.0
3	杨晓迪	新疆农业大学计算机与信息工程学院	4	18	3.0	4.0