基于相容粒度空间模型的自适应图像语义分类方法

摘要：

针对图像底层特征和高层语义之间存在的语义鸿沟问题,运用相容粒度空间模型对图像语义分类进行了研究,提出一种自适应的图像语义分类方法,为解决此问题探索出了一种有效途径.该方法将图像集建模为基于原始特征的相容粒度空间；在此空间中,通过引入相容参数和构造距离函数来定义相容关系,从而通过调整相容参数可有效控制对象邻域粒的大小,最终可直接处理图像的实数型特征而无需进行离散化等预处理；此外,通过引入相容度的方法实现对相容参数的自适应优化,从而自动调整邻域粒的大小,使得构造的分类器几乎不需要手工设置参数即可自动适应于各种不同类型的图像集,并获得比同类算法更好的分类准确率.实验结果验证了这种方法的有效性和可行性.

关键词：图像语义分类、粒度计算(GrC)、自适应、相容粒度空间、相容关系

所属期刊栏目：22

分类号：TP3;O24

资助基金：863计划2007AA01Z132;973计划2007CB311004;国家自然科学基金61063032;广西自然科学基金2012GXNSFAA053225

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：697-705