| 面向图像语义分类的视觉单词集成学习方法 |
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| 引用本文： | 金聪,金枢炜. 面向图像语义分类的视觉单词集成学习方法[J]. 电子测量技术, 2012, 35(8): 53-56 |
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| 作者姓名： | 金聪 金枢炜 |
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| 作者单位： | 1. 华中师范大学计算机科学系 武汉430079
2. 武汉大学物理科学与技术学院 武汉430072 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究规划基金项目（No.11YJAZH040）; 武汉市科技攻关计划（No.201210121023） |
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| 摘 要： | 针对图像的特性,提出了1种视觉单词集成学习方法.该方法建立在3种初始映射方法的基础上,并充分利用图像的矩、纹理直方图、图像傅里叶描述子等图像视觉特征来分类图像语义.相对于3种初始映射方法,采用Boosting集成学习方法生成的视觉单词集合在图像语义分类上比单独使用任意1种映射方法生成的视觉单词集合有明显的提高.实验结果表明,本文所提出的视觉单词Boosting集成学习方法在图像语义区分性和描述能力方面是有效的,能充分反映人对图像内容的理解,具有很好的应用价值.
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| 关 键 词： | 视觉特征 图像语义 集成学习方法 视觉单词 |
Visual words ensemble learning approach for images semantic classification |
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| Jin Cong , Jin Shuwei. Visual words ensemble learning approach for images semantic classification[J]. Electronic Measurement Technology, 2012, 35(8): 53-56 |
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| Authors: | Jin Cong Jin Shuwei |
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| Affiliation: | Jin Cong Jin Shuwei (1. Department of Computer Science, Central China Normal University, Wuhan 430079 ;2. School of Physics ＆ Technology,Wuhan University,Wuhan 430072) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | visual features image semantic ensemble learning approach visual words |
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