计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
1期
88-90
,共3页
郝虹%计华%张化祥%刘丽
郝虹%計華%張化祥%劉麗
학홍%계화%장화상%류려
多标记学习%场景分类%I2C距离%卡方检验
多標記學習%場景分類%I2C距離%卡方檢驗
다표기학습%장경분류%I2C거리%잡방검험
Multi-label learning%Scene classification%I2C distance%Chi-square test
将改进的ML-I2C与基于标记相关性的方法结合,提出一种改进的多标记场景分类方法.首先提取所有图像的SURF特征,将每个类用一个特征集来表示；然后采用改进的I2C方法来计算待测图像与已知类之间的距离,根据距离进行标记排序；最后根据排序,利用标记相关性来预测待测图像的所有可能标记.实验结果表明,该方法对多标记场景分类的准确率较高.
將改進的ML-I2C與基于標記相關性的方法結閤,提齣一種改進的多標記場景分類方法.首先提取所有圖像的SURF特徵,將每箇類用一箇特徵集來錶示；然後採用改進的I2C方法來計算待測圖像與已知類之間的距離,根據距離進行標記排序；最後根據排序,利用標記相關性來預測待測圖像的所有可能標記.實驗結果錶明,該方法對多標記場景分類的準確率較高.
장개진적ML-I2C여기우표기상관성적방법결합,제출일충개진적다표기장경분류방법.수선제취소유도상적SURF특정,장매개류용일개특정집래표시；연후채용개진적I2C방법래계산대측도상여이지류지간적거리,근거거리진행표기배서；최후근거배서,이용표기상관성래예측대측도상적소유가능표기.실험결과표명,해방법대다표기장경분류적준학솔교고.
