【摘 要】
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传统的视觉单词仅通过无监督聚类方法生成,标注的精度和效率较低。加权概念格是一种有效的层次数据分析工具,本文采用加权概念格对视觉单词进行分析与约简,提出了一种新的视
【基金项目】
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山西省自然科学基金（2010011021-2）,山西省回国留学人员科研资助项目（2009-77）
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传统的视觉单词仅通过无监督聚类方法生成,标注的精度和效率较低。加权概念格是一种有效的层次数据分析工具,本文采用加权概念格对视觉单词进行分析与约简,提出了一种新的视觉单词生成方法。首先生成训练图像视觉词包的形式背景,并通过信息熵获取视觉单词的权值;其次针对各语义类别,根据用户所设定的内涵重要性阈值,构造出视觉词包模型频繁加权概念格;然后依据外延数阈值,提取对分类贡献大的描述图像语义的约简视觉单词,进一步提高了标注的精度和效率;最后通过实验验证了该方法是有效的和可行的。
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