一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法

针对传统的高层语义提取方法对训练数据集的高度依赖以及准确率不足的问题,提出一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法,将SVM作为Adaboost的弱分类器训练方法,并充分利用Adaboost对训练数据的平衡及融合弱分类器的特点,提取出高可靠的语义检测器。实验结果表明,与传统方法相比,该方法不仅跨越训练数据不平衡的障碍,而且能够提取出更加可靠的语义检测器。