基于 JointBoost I2C距离度量的图像分类方法
李子龙;刘伟铭
【期刊名称】《华南理工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(000)005
【摘要】基于图像到类（ I2C）距离度量的图像分类是一种新颖的方法，但其分类性能仍有待提高。为此，文中提出了一种基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法。首先生成原型特征集，该集合中的样本具有代表性，故计算测试图像到该原型特征集的距离更有效；然后根据JointBoost算法的思想，联合多个I2 C距离度量生成一个强分类器，并将空间信息融合到强分类器中。实验结果表明，该方法在图像分类实验中具有更高的分类性能。%Image classification on the basis of image-to-class ( I2C) distance metric is a novel method.However, its classification performance needs to be further improved.In this paper, a new image classification method on the basis of JointBoost I2 C distance metric is proposed.In this method, a prototype feature set with representative sam-ples is generated, which makes the calculation of distance from the test image to the set more effective.Then, on the basis of JointBoost algorithm, multiple I2C distance metrics are combined to generate a strong classifier for in-tegrating spatial
information.Experimental results show that the proposed method is of higher performance for image classification.
【总页数】6页(P114-119)
【作者】李子龙;刘伟铭
【作者单位】华南理工大学土木与交通学院，广东广州510640;华南理工大学土木与交通学院，广东广州510640
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
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