沈阳理工大学学报

2020, v.39(01) 54-58

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

一种基于图像簇多核学习模型的图像分类方法
Image Classification Based on Image Cluster Multiple Kernel Learning Model

嵇朋朋;陈育中;周刘喜;

摘要(Abstract):

依靠单一特征核函数不能很好地表示图像语义内容的融合,导致其图像分类算法只具备一般的判别能力。针对上述问题,采用基于图像簇模型的图像分类方法,研究将给定样本图像类别中具有相似形状、纹理或颜色特征的样本图像聚类到一个图像簇中,确保图像分类的准确性;该方法解决了样本图像簇和单个样本目标之间的关系,即样本图像中单个图像之间的差异,使学习模型获得较高的判别能力。经实验验证,图像簇多核学习模型能很好地减弱类内差异性和类间相似性的影响,且得到鲁棒性更强的图像分类模型。

关键词(KeyWords): 特征描述子;图像簇;多核学习模型;图像分类

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 第四期江苏省职业教育教学改革研究课题(ZZZ6,ZCZ10);; 全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究项目课题(2019-AFCEC-218);; 南京市“十三五”教育科学规划课题(L/2016/031)

作者(Author): 嵇朋朋;陈育中;周刘喜;

Email:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享