基于I2C距离和标记相关性的多标记场景分类

本文作者：郝虹；计华；张化祥；刘丽；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：将改进的ML-I2C与基于标记相关性的方法结合,提出一种改进的多标记场景分类方法。首先提取所有图像的SURF特征,将每个类用一个特征集来表示;然后采用改进的I2C方法来计算待测图像与已知类之间的距离,根据距离进行标记排序;最后根据排序,利用标记相关性来预测待测图像的所有可能标记。实验结果表明,该方法对多标记场景分类的准确率较高。
【论文正文预览】：1引言多标记学习是机器学习的一个重要分支,在传统的单标记学习中,一个样例只对应一个标记,但是,在真实世界中,往往不止一个标记。比如,一篇关于游泳运动员孙杨的报道文本,它可能属于几个类别:运动类、传记类等;电影《1942》既可以标记为历史片,也可以标记为灾难片;一幅场景图
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：多标记学习场景分类IC距离卡方检验
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【稿件标题】：基于I2C距离和标记相关性的多标记场景分类
【作者单位】：山东师范大学信息科学与工程学院;山东省分布式计算机软件新技术重点实验室;
【发表期刊期数】：《计算机科学》2014年01期
【期刊简介】：本刊以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性。报告特点是：“前沿科学”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长，博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性，令人有开拓思路之......更多计算机科学杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1234/)投稿信息
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