基于MKSVM的多示例学习算法及刑侦图像分类

• 作者: 刘颖 吴倩 李大湘
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 刑侦图像分类 多示例学习 多核支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 分类号: TN949.6
• 字数: 3522字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2017.h11.010

摘要

针对刑侦图像分类问题,提出一种基于多核支持向量机的多示例学习(MIL)算法.首先,该方法采用金字塔网格划分法对刑侦图像进行分块,再将每幅图像作为一个多示例包,每个子块的底层视觉特征作为包中的示例,将刑侦图像分类问题转化为MIL问题;然后,采用K-means双重聚类方法对所有多示例包进行聚类生成聚类中心并定义为视觉字,再把视觉字的集合构造成视觉投影空间;最后,通过设计的非线性投影函数将每个包映射为视觉投影空间中的一个点,则MIL问题被转化为一个标准的有监督学习问题,并采用多核支持向量机(MKSVM)来训练刑侦图像分类器.基于真实刑侦图像库的对比实验表明,所提方法具有较好的鲁棒性,且分类精度高于其他方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘颖	西安邮电大学通信与信息工程学院	89	428	10.0	17.0
5	李大湘	西安邮电大学通信与信息工程学院	30	78	6.0	7.0
9	吴倩	西安邮电大学通信与信息工程学院	5	6	2.0	2.0