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多示例多标记学习技术可用于图像分类,目前已有很多相关研究成果.本文通过改善图像包的生成方法,分割并提取图像的颜色和纹理特征,使用最小Hausdorff距离作为包间的距离度量,对MIML-KNN算法进行改进,提出新的算法mMIML-KNN.在scene classification和Corel10K数据集上的实验结果表明,新算法减少了运行时间同时提高了分类准确度.