| 一种新的直方图核函数及在图像分类中的应用 |
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| 引用本文： | 贾世杰, 孔祥维. 一种新的直方图核函数及在图像分类中的应用[J]. 电子与信息学报, 2011, 33(7): 1738-1742. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.01244 |
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| 作者姓名： | 贾世杰 孔祥维 |
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| 作者单位： | 1. 大连理工大学电信学部 大连116023;大连交通大学电气信息学院 大连116028
2. 大连理工大学电信学部 大连116023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重大项目(70890083)资助课题 |
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| 摘 要： | 基于核方法的支持向量机(SVM)以其良好的推广性在图像分类等领域已经得到广泛应用,运用支持向量机的关键是设计有效的核函数。为克服传统核函数较少融合先验知识的弱点,该文提出基于数据驱动的核函数构建方法;并结合词包(BOW)模型,设计了一种基于TF-IDF规则的加权二次卡方(Weighted Quadritic Chisquared, WQC)距离的直方图核函数;在计算直方图之间距离时充分考虑到不同量化区间的不同区分性能,从而增强核函数对不同类别的区分能力。在Caltech101/256等多个经典图像数据集上的分类实验结果验证了该文方法的有效性。
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| 关 键 词： | 图像分类 核函数 直方图 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2010-11-15 |
| 修稿时间： | 2011-02-18 |
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