一种新的直方图核函数及在图像分类中的应用

被引：12

作者：

贾世杰 ^{[1
,2
]}

孔祥维 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连理工大学电信学部

[2] 大连交通大学电气信息学院

来源：

电子与信息学报 | 2011年 / 33卷 / 07期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

图像分类; 核函数; 直方图; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

基于核方法的支持向量机(SVM)以其良好的推广性在图像分类等领域已经得到广泛应用,运用支持向量机的关键是设计有效的核函数。为克服传统核函数较少融合先验知识的弱点,该文提出基于数据驱动的核函数构建方法;并结合词包(BOW)模型,设计了一种基于TF-IDF规则的加权二次卡方(Weighted Quadritic Chisquared,WQC)距离的直方图核函数;在计算直方图之间距离时充分考虑到不同量化区间的不同区分性能,从而增强核函数对不同类别的区分能力。在Caltech101/256等多个经典图像数据集上的分类实验结果验证了该文方法的有效性。

引用

页码：1738 / 1742

页数：5

共 5 条

[1] 基于互补特征和类描述的商品图像自动分类 [J].