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王孟月

作品数：3 被引量：5H指数：1
供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子工程与信息科学系更多>>
发文基金：安徽省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 3篇多示例学习
  • 3篇图像
  • 2篇图像分类
  • 1篇多核
  • 1篇语义
  • 1篇语义表达
  • 1篇视觉
  • 1篇视觉图像
  • 1篇图像目标
  • 1篇图像目标提取

机构

  • 3篇中国科学技术...
  • 1篇中国科学院

作者

  • 3篇王孟月
  • 1篇张常麟
  • 1篇戴礼荣
  • 1篇宋彦

传媒

  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇2010年全...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
  • 1篇2010
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
视觉对象分类：多核多示例学习
视觉对象分类是对一组视觉图像自动地进行对象分类或者判定某幅图像是否属于某个类别,定位并提取出图像中感兴趣的目标，这是计算机视觉和模式识别领域中一个热点难点问题，对图像内容理解、图像检索等有着重要的意义。由于在现实世界中图...
王孟月
关键词：视觉图像图像分类语义表达
一种改进的用于图像目标提取的多示例学习算法
本文在MILES算法的基础上，提出了一种利用视觉关键词辞典为特征空间的多示例学习算法，并在示例判定的过程中结合分割实现了目标检测与提取。该方法采用“Bag of WordS”模型，将图像作为多示例包，表示该图像的若干视觉...
王孟月张常麟宋彦
关键词：多示例学习
文献传递
一种用于图像分类的多视觉短语学习方法被引量：5
2012年
针对词袋图像表示模型的语义区分性和描述能力有限的问题,以及由于传统的基于词袋模型的分类方法性能容易受到图像中背景、遮挡等因素影响的问题,本文提出了一种用于图像分类的多视觉短语学习方法.通过构建具有语义区分性和空间相关性的视觉短语取代视觉单词,以改善图像的词袋模型表示的准确性.在此基础上,结合多示例学习思想,提出一种多视觉短语学习方法,使最终的分类模型能反映图像类别的区域特性.在一些标准测试集合如Caltech-101[1]和Scene-15[2]上的实验结果验证了本文所提方法的有效性,分类性能分别相对提高了约9%和7%.
王孟月宋彦戴礼荣
关键词：图像分类多示例学习
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