【摘 要】
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在目标分类领域,当前主流的目标分类方法是基于视觉词典模型,而时间效率低、视觉单词同义性和歧义性及单词空间信息的缺失等问题严重制约了其分类性能。针对这些问题,该文提
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（60872142,61301232）
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在目标分类领域,当前主流的目标分类方法是基于视觉词典模型,而时间效率低、视觉单词同义性和歧义性及单词空间信息的缺失等问题严重制约了其分类性能。针对这些问题,该文提出一种基于弱监督的精确位置敏感哈希（E2LSH）和显著图加权的目标分类方法。首先,引入E2LSH算法对训练图像集的特征点聚类生成一组视觉词典,并提出一种弱监督策略对E2LSH中哈希函数的选取进行监督,以降低其随机性,提高视觉词典的区分性。然后,利用GBVS（Graph-Based Visual Saliency）显著度检测算法对图像进行显著度检测
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