融合深度特征的多示例学习陶俑图像分类

温超; 屈健; 李展

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针对陶俑文物的图像理解问题,陶俑分类可为其提供有价值的信息,该文提出了一种融合深度特征的多示例学习(MIL)方法用于陶俑图像分类。首先,对陶俑图像进行分割,提取出分割区域的手工特征(包括尺度不变特征变换和形态特征)和卷积神经网络特征;接着,采用联合字典学习获取多示例学习的多概念点,并使用多核将深度学习特征与传统手工特征融合到多示例学习框架;最后,利用直推式支持向量机进行分类。在陶俑图像集和MIL数据集上的实验结果表明,该文方法是有效的,且相较其他深度和非深度MIL算法具有更高的分类准确度。

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来源
《西北大学学报：自然科学版》 |2019年第6期|895-902|共8页
作者
温超; 屈健; 李展;
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作者单位

西北大学艺术学院;

陕西西安710127;

西北大学信息科学与技术学院;

陕西西安710127;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
陶俑图像; 多示例学习; 卷积神经网络; 多核; 直推式支持向量机;

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