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基于超边相关性的图像分类方法
An Image Classification Method Based on Hyperedge Correlation作者机构：北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044
出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期：2014年第27卷第2期
页 面：120-126页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：国家自然科学基金(No.61033013 61370129 61375062) 北京市自然科学基金(No.4112046) 教育部博士点基金(No.20120009110006) 中央高校基本科研业务费专项基金项目资助
摘 要：传统基于超图的图像分类方法在构建超图时并未考虑各超边之间的关系,导致最终分类效果不理想.文中结合图像视觉信息和标注信息量化超边间相关性,提出一种基于超边相关性的图像分类方法,有效地将图像相关的标注信息作为判定图像类别的指标引入到图像分类中,进而对图像进行更准确的分类.在LabelMe和UIUC数据集上的实验验证该方法的有效性.
