基于马尔可夫随机场和多核学习的图像分类

来源 :华中科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：k413287823

【摘要】

：

针对词袋模型中的聚集算法对编码矢量之间空间关系信息或者概率分布信息单独建立数学模型,将马尔可夫随机场模型中的拟合参数矢量集合视为编码矢量的聚集矢量集合,计算每个聚集矢量对应的两两图像之间的核矩阵,然后使用基于支持向量机的多核学习方法求解核矩阵的最优线性组合系数以及支持向量系数,最后使用所得训练模型对测试图像进行分类.对于15类场景数据集和Caltech 101数据集,本文算法的分类正确率达到82.

【作者】

：

杨赛赵春霞

【机构】

：

南京理工大学计算机科学与工程学院

【出处】

：

华中科技大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2014年10期

【关键词】

：

词袋模型聚集算法马尔可夫随机场多核学习图像分类 bag-of-features(BoF) pooling method Markov random

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61272220),国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61103059,61101197)

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