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基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法
引用本文:李子龙,刘伟铭.基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2015(5).
作者姓名:李子龙  刘伟铭
作者单位:华南理工大学土木与交通学院,广东广州,510640
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50978106,60273064);江苏省高校自然科学研究项目(14KJB520038,13KJD510007)@@@@sSupported by the National Natural Science Foundation of China,the Natural Science Foundation of Jiangsu Higher Education Institutions of China
摘    要:基于图像到类(I2C)距离度量的图像分类是一种新颖的方法,但其分类性能仍有待提高.为此,文中提出了一种基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法.首先生成原型特征集,该集合中的样本具有代表性,故计算测试图像到该原型特征集的距离更有效;然后根据JointBoost算法的思想,联合多个I2C距离度量生成一个强分类器,并将空间信息融合到强分类器中.实验结果表明,该方法在图像分类实验中具有更高的分类性能.

关 键 词:图像分类  JointBoost  图像到类距离  原型特征集

Image Classification Based on JointBoost I2 C Distance Metric
Li Zi-long,Liu Wei-ming.Image Classification Based on JointBoost I2 C Distance Metric[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2015(5).
Authors:Li Zi-long  Liu Wei-ming
Abstract:
Keywords:image classification  JointBoost  image to class distance  prototype feature set
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