【摘 要】
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本文在SVM和多特征融合的基础上提出了一种自适应特征权重调节的图像分类算法,该方法首先在单个特征上分别构建分类器,然后根据训练样本集自动学习各个特征的权重系数,最后利
【机 构】
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哈尔滨工业大学教育部—微软语言语音重点实验室;
【基金项目】
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国家863计划项目(2006AA01Z150，2006AA010108);国家自然科学基金项目(60736044，60773066)。
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本文在SVM和多特征融合的基础上提出了一种自适应特征权重调节的图像分类算法,该方法首先在单个特征上分别构建分类器,然后根据训练样本集自动学习各个特征的权重系数,最后利用特征权重系数将单个特征上的分类器组合成一个复杂的分类器。实验结果表明,与一般方法相比,该方法对图像分类的性能有一定的改善,且具有一定的自适应和调节能力。此外,该算法避免了各个特征量纲不同所带来的负面影响,有一定的鲁棒性。
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