一种基于图像簇多核学习模型的图像分类方法

• 作者: 周刘喜 嵇朋朋 陈育中
• 来源期刊: 沈阳理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征描述子 图像簇 多核学习模型 图像分类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TN248
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-1251.2020.01.012

摘要

依靠单一特征核函数不能很好地表示图像语义内容的融合,导致其图像分类算法只具备一般的判别能力.针对上述问题,采用基于图像簇模型的图像分类方法,研究将给定样本图像类别中具有相似形状、纹理或颜色特征的样本图像聚类到一个图像簇中,确保图像分类的准确性;该方法解决了样本图像簇和单个样本目标之间的关系,即样本图像中单个图像之间的差异,使学习模型获得较高的判别能力.经实验验证,图像簇多核学习模型能很好地减弱类内差异性和类间相似性的影响,且得到鲁棒性更强的图像分类模型.