【摘 要】
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图像中存在的纹理、颜色和形状等异构视觉特征，在表示特定高层语义时所起作用的重要程度不同．为了在图像标注过程中更加有效地利用这些异构特征，提出了一种基于组稀疏（groupspars
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院人工智能研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61070068,60833006);国家重点基础研究发展计划(973)(2010CB327904);核高基项目(2010ZX01042-002-003)
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图像中存在的纹理、颜色和形状等异构视觉特征，在表示特定高层语义时所起作用的重要程度不同．为了在图像标注过程中更加有效地利用这些异构特征，提出了一种基于组稀疏（groupsparsity）的多核学习方法（multiple kernel learning with group sparsity,简称, MKLGS）．为不同图像语义选择不同的组群特征．MKLGS先将包含多种异构特征的非线性图像数据映射到一个希尔伯特空间，然后利用希尔伯特空间中的核函数以及组LASSO（group LASSO）对每个图像类别选择最
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