【摘 要】
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针对多标签图像标注问题,提出一种改进的支持向量机多分类器图像标注方法。首先引入直方图交叉距离作为核函数,然后把传统支持向量机的输出值变换为样本到超平面的距离。基于
【机 构】
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内蒙古大学计算机学院,加拿大蒙特利尔大学计算机系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61463038);内蒙古自然科学基金资助项目(2014MS0606)
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针对多标签图像标注问题,提出一种改进的支持向量机多分类器图像标注方法。首先引入直方图交叉距离作为核函数,然后把传统支持向量机的输出值变换为样本到超平面的距离。基于这两点改进,采用一种特征选择方法,从众多的图像特征中,选择那些相互之间冗余度较小的视觉特征,分别建立分类器,最终形成以距离大小为判别依据的支持向量机多分类器模型。此外,在建立分类器时,考虑到训练图像中不同标签类样本分布的不均匀,引入了一个关于图像类标签的概率分布值做为分类器的权重系数。实验采用ImageCLEF提供的图像标注数据集,在其上的实验验证了所采用的特征选择算法和多分类模型的有效性,其标注精度要优于其他传统分类模型,并且,实验结果与最新的方法相比也具有一定的竞争力。
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