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基于I2C距离和标记相关性的多标记场景分类
被引量:
2
1
作者
郝虹
计华
+1 位作者
张化祥
刘丽
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第1期88-90,共3页
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...
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。
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关键词
多标记学习
场景分类
i2c距离
卡方检验
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职称材料
题名
基于I2C距离和标记相关性的多标记场景分类
被引量:
2
1
作者
郝虹
计华
张化祥
刘丽
机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第1期88-90,共3页
基金
国家自然科学基金(61170145)
教育部博士点基金(20113704110001)
+2 种基金
山东省自然科学基金(ZR2010FM021)
山东省科技攻关计划(2013GGX10125)
泰山学者项目资助
文摘
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。
关键词
多标记学习
场景分类
i2c距离
卡方检验
Keywords
Multi-label learning, S
c
ene
c
lassifi
c
ation,
i2
c
distan
c
e,
c
hi-square test
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于I2C距离和标记相关性的多标记场景分类
郝虹
计华
张化祥
刘丽
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014
2
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