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题名一种基于层次语义图像分类的改进方法
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作者
孙延鹏
徐思敏
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机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第9期263-265,295,共4页
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文摘
为了解决层次语义图像中分类率低,特别是高层语义图像分类率低的问题,采用两种解决措施。首先引入Fuzzy Support Vector Machine(FSVM)理论,并对FSVM做出改进,消除由Support Vector Machine(SVM)构成的多类分类器中的不可分区域,从而使低层语义图像分类准确率提升,为高层语义分类提供基础。然后再建立底层图像特征与低层语义图像之间的映射关系,对低层语义的图像做高层语义上的关联,最终实现层次化的语义描述结构。实验表明,所提出的方法提高了层次语义图像,特别是高层语义图像分类准确率。
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关键词
支持矢量机
模糊支持矢量机
层次语义
图像分类
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Keywords
SVM FSVM Hierarchical semantics Image classification
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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