【摘要】近年来,距离度量学习已经成为图像分类领域的研究热点之一,图像到类距离的度量作为其中的一种方法,取得了不错的分类效果.该方法是一种非参数方法,但由于缺少训练学习,其分类性能很容易受干扰因素的影响,为此提出一种基于AdaBoost算法的图像到类距离学习的图像分类方法 .首先将图像到类的距离进行阈值化处理,并使用线性分段函数作为图像到类距离的评价函数,然后将该评价函数作为弱分类器加入到AdaBoost算法中生成一个强分类器.为了选择最优的弱分类器,使用粒子群优化算法确定图像的相似性阈值,再基于权重错误误差最小化原则得到距离评价函数的两个评价值.最后通过实验验证,该方法在Scene-15和Caltech-101图像数据集上比其他方法有更好的分类效果.
【关键词】
《建筑知识》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中外医疗》 2015-07-03
《现代制造技术与装备》 2015-07-02
《重庆与世界》 2015-07-01
《重庆高教研究》 2015-06-30
010-56259535
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