【摘 要】
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把图像的自动标注过程转化为图像分类的过程,首先按照视觉特征对图像进行分割,提取训练图像每个区域的底层特征信息,构成训练集;然后采用AdaBoost集成分类算法,建立相应特征区域与类标签值的对应关系;再利用训练集中的分类模型对待标注区域进行分类,得到各个区域的类标签值,实现图像的自动标注.基于Corel-5k数据集的实验表明,相比其它经典算法,AdaBoost集成算法提高了运算速度,且能保持稳定的分
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把图像的自动标注过程转化为图像分类的过程,首先按照视觉特征对图像进行分割,提取训练图像每个区域的底层特征信息,构成训练集;然后采用AdaBoost集成分类算法,建立相应特征区域与类标签值的对应关系;再利用训练集中的分类模型对待标注区域进行分类,得到各个区域的类标签值,实现图像的自动标注.基于Corel-5k数据集的实验表明,相比其它经典算法,AdaBoost集成算法提高了运算速度,且能保持稳定的分类精度,在图像标注方面有良好的应用.
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