【摘 要】
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基于多示例学习框架的图像分类算法以其特有的多义性对象表示能力在图像分类中表现出较好的分类效果。但传统的包级空间多示例学习算法在特征选择过程中存在忽略小目标概念区
【基金项目】
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航天科技创新基金(CASC201104);航空科学基金(2012ZC53043)资助
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基于多示例学习框架的图像分类算法以其特有的多义性对象表示能力在图像分类中表现出较好的分类效果。但传统的包级空间多示例学习算法在特征选择过程中存在忽略小目标概念区域且包含大量冗余信息的问题，造成部分训练包信息损失，影响分类性能。为此，基于多示例学习与稀疏编码理论提出1种改进的多示例图像分类算法。该算法首先根据同类样本示例聚为一簇的特性，应用聚类算法构造每类图像的视觉词汇，并利用负包中所有示例都为负的特性，对视觉词汇进行约束，消除冗余信息；依据训练样本示例与视觉词汇的相似度，获得每类训练样本的包特征向量。然后
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