赵自明
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：厦门大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：福建省教育厅资助项目国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于纹元森林的视觉词袋模型在图像分类中的应用
- 2015年
- 引入纹元森林(semantic texton forest,STF)的视觉词袋模型,联合基于金字塔匹配核的支持向量机,实现图像分类.首先对图像进行采样,提取SIFT(scale-invariant feature transform)特征,然后导入纹元森林构造视觉词典,统计视觉单词出现的频率构建语义词袋模型,最后利用支持向量机进行训练得出分类结果.实验在MSRC21(Microsoft research cambridge)图像库上进行,通过优化实验中的关键参数,引入加权的不平衡训练,提高了图像分类精度.实验结果表明,基于纹元森林的视觉词袋模型具有良好的图像分类效果.
- 黄婷赵自明李翠华
- 关键词：图像分类支持向量机
- 基于随机森林和MR8滤波器的图像分类研究被引量：2
- 2015年
- 将随机森林引入图像分类研究.首先利用MR8滤波器组进行纹理过滤,然后用随机子窗口对这些响应提取纹理特征,用随机森林进行训练.对待测图像采样后导入已训练完成的随机森林,用投票的方式为其预测类别.引入MR8滤波器组,将随机森林扩展为能处理滤波图像块,用于纹理图像的分类.在CURe T图像库上的实验表明,该方法能够取得优良的分类精度,并具有较高的分类效率.
- 黄婷赵自明
- 关键词：图像分类
