基于超边相关性的图像分类方法 |
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引用本文: | 徐,杰,景丽萍,于,剑.基于超边相关性的图像分类方法[J].模式识别与人工智能,2014(2):120-126. |
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作者姓名: | 徐 杰 景丽萍 于 剑 |
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摘 要: | 传统基于超图的图像分类方法在构建超图时并未考虑各超边之间的关系,导致最终分类效果不理想.文中结合图像视觉信息和标注信息量化超边间相关性,提出一种基于超边相关性的图像分类方法,有效地将图像相关的标注信息作为判定图像类别的指标引入到图像分类中,进而对图像进行更准确的分类.在LabelMe和UIUC数据集上的实验验证该方法的有效性.
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关 键 词: | 图像分类 超图学习 语义融合 |
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