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基于多示例学习的图像表示方法: 2012年; 提出一种基于多示例学习的图像表示方法,将图像作为多示例包,用高斯滤波器将图像滤波并取样为由颜色区域构成的矩阵,使用单颜色及相邻区域(single blob with neighbors)的包生成方法。根据用户选择的实例图像生成正包和负包,使用MIL-SVDD_I和MIL-SVDD_B算法进行实验。实验表明该图像表示方法是可行的。; 祁萌; 关键词：多示例学习图像表示图像分类

求解多示例问题的支持向量数据描述方法被引量：2: 2013年; 将支持向量数据描述方法引入到多示例学习中,提出了三种基于SVDD的多示例学习方法:基于包分类和示例分类的SVDD多示例学习方法MI-SVDD和m-i SVDD,以及基于正示例预测的SVDD多示例学习方法SVDD-MILD-I.在MUSK数据集上的实验结果表明,MI-SVDD方法和m-iSVDD方法的精度与MI-SVM方法和m-iSVM的总体相当,SVDD-MILD-I方法的精度比较高,超过了我们已知的目前已发表的最好结果;对COREL图像库进行基于内容的图像检索的实验表明,SVDD-MILD-I方法的精度较高,并且比较好地区分了容易混淆的Beach类图像与Mountains类图像.; 方景龙王万良王兴起龙哲祁萌; 关键词：多示例学习支持向量数据描述

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祁萌