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基于多示例多标记KNN的图像分类算法的改进
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| 【文章作者】王爽;张化祥;刘丽; |
| 【文章摘要】 为了提高图像分类的准确度,提出基于最小Hausdorff距离的多示例多标记K近邻图像分类方法。该方法通过改善图像包的生成方法,均匀分割并提取图像的颜色和纹理特征,使用最小Hausdorff距离作为包间的距离度量,对多示例多标记K近邻算法进行改进。实验结果表明,该方法提高了分类准确度,减少了运行时间。 |
| 【关 键 字】图像分类;;多示例多标记;;K近邻;;图像分割;;特征提取 |
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【期刊】济南大学学报(自然科学版)【卷】【ISSUE】【ISSUEID】
【文章期份】2015
【发布日期】2015/3/24 0:00:00
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