基于I2C距离和标记相关性的多标记场景分类

摘要：

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.

关键词：多标记学习、场景分类、I2C距离、卡方检验

所属期刊栏目：41

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61170145;教育部博士点基金20113704110001;山东省自然科学基金ZR2010FM021;山东省科技攻关计划2013GGX10125;泰山学者项目资助

在线出版日期：2014-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：88-90