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一种新的直方图核函数及在图像分类中的应用

贾世杰  孔祥维  
【摘要】:基于核方法的支持向量机(SVM)以其良好的推广性在图像分类等领域已经得到广泛应用,运用支持向量机的关键是设计有效的核函数。为克服传统核函数较少融合先验知识的弱点,该文提出基于数据驱动的核函数构建方法;并结合词包(BOW)模型,设计了一种基于TF-IDF规则的加权二次卡方(Weighted Quadritic Chisquared,WQC)距离的直方图核函数;在计算直方图之间距离时充分考虑到不同量化区间的不同区分性能,从而增强核函数对不同类别的区分能力。在Caltech101/256等多个经典图像数据集上的分类实验结果验证了该文方法的有效性。

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