【摘 要】
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针对刑侦图像分类问题,提出一种基于多核支持向量机的多示例学习（MIL）算法.首先,该方法采用金字塔网格划分法对刑侦图像进行分块,再将每幅图像作为一个多示例包,每个子块的底层
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室
【基金项目】
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陕西省国际合作交流项目(2017KW-013);陕西省教育厅科学研究项目(15JK1660);公安部科技强警基础工作专项项目(2014GABJC022)
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针对刑侦图像分类问题,提出一种基于多核支持向量机的多示例学习（MIL）算法.首先,该方法采用金字塔网格划分法对刑侦图像进行分块,再将每幅图像作为一个多示例包,每个子块的底层视觉特征作为包中的示例,将刑侦图像分类问题转化为MIL问题;然后,采用K-means双重聚类方法对所有多示例包进行聚类生成聚类中心并定义为视觉字,再把视觉字的集合构造成视觉投影空间;最后,通过设计的非线性投影函数将每个包映射为视觉投影空间中的一个点,则MIL问题被转化为一个标准的有监督学习问题,并采用多核支持向量机（MKSVM）来训练刑
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