AdaBoost图像到类距离学习的图像分类方法

来源 :南京大学学报(自然科学) | 被引量 : 2次 | 上传用户：caomao8000

【摘要】

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近年来,距离度量学习已经成为图像分类领域的研究热点之一,图像到类距离的度量作为其中的一种方法,取得了不错的分类效果.该方法是一种非参数方法,但由于缺少训练学习,其分类性能很容易受干扰因素的影响,为此提出一种基于AdaBoost算法的图像到类距离学习的图像分类方法 .首先将图像到类的距离进行阈值化处理,并使用线性分段函数作为图像到类距离的评价函数,然后将该评价函数作为弱分类器加入到AdaBoost算

【作者】

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李子龙周勇鲍蓉

【机构】

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徐州工程学院信电工程学院,中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏昂内斯电力科技股份有限公司博士后科研工作站

【出处】

：

南京大学学报(自然科学)

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

图像分类图像到类距离 ADABOOST 粒子群优化算法 image classificationimage to class distanceAdaBoost

【基金项目】

：

国家自然科学基金(60273064),江苏省建设系统科技项目(2018ZD077),江苏省智慧工业控制技术重点建设实验室开放基金(JSKLII201802)

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