电子与信息学报
電子與信息學報
전자여신식학보
JOURNAL OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY
2011年
7期
1738-1742
,共5页
图像分类%核函数%直方图%支持向量机
圖像分類%覈函數%直方圖%支持嚮量機
도상분류%핵함수%직방도%지지향량궤
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.
基于覈方法的支持嚮量機(SVM)以其良好的推廣性在圖像分類等領域已經得到廣汎應用,運用支持嚮量機的關鍵是設計有效的覈函數.為剋服傳統覈函數較少融閤先驗知識的弱點,該文提齣基于數據驅動的覈函數構建方法;併結閤詞包(BOW)模型,設計瞭一種基于TF-IDF規則的加權二次卡方(Weighted Quadritic Chisquared,WQC)距離的直方圖覈函數；在計算直方圖之間距離時充分攷慮到不同量化區間的不同區分性能,從而增彊覈函數對不同類彆的區分能力.在Caltech101/256等多箇經典圖像數據集上的分類實驗結果驗證瞭該文方法的有效性.
기우핵방법적지지향량궤(SVM)이기량호적추엄성재도상분류등영역이경득도엄범응용,운용지지향량궤적관건시설계유효적핵함수.위극복전통핵함수교소융합선험지식적약점,해문제출기우수거구동적핵함수구건방법;병결합사포(BOW)모형,설계료일충기우TF-IDF규칙적가권이차잡방(Weighted Quadritic Chisquared,WQC)거리적직방도핵함수；재계산직방도지간거리시충분고필도불동양화구간적불동구분성능,종이증강핵함수대불동유별적구분능력.재Caltech101/256등다개경전도상수거집상적분류실험결과험증료해문방법적유효성.
