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论文研究-基于决策树C4.5集成算法的图像自动标注.pdf 评分

针对决策树C4.5集成算法中基分类器多样性差的问题,提出了修正矩阵correction matrix-C4.5(CMC4.5)集成学习算法,并将其应用于图像自动标注。该算法首先对特征子集进行多样性处理,然后通过构造修正矩阵依次得到基分类器C4.5全新训练数据集,实现训练数据集之间的多样性和属性特征完整性,完成集成算法。对比实验表明,CMC4.5集成学习方法较大地提高了分类准确率。将CMC4.5集成学习与图像标注相结合,实现了基于CMC4.5的图像自动标注。
4 计算机应用研究 第35卷 构资训练集1—4C45 系统。研究结果表明,该算法有助于更好地实现图像检索处理 以及相关实际应用。 训练阶段 构造训练梨 分陈练或功 阿造圳练集E 5 提供像 标注模型 标注阶段:标注图懈图像分刘心滤喝声及是取底尽 过分割部分号往向量值 标注模型标注结果 图3基丁CMC45分类器的图像标注框架 )训练阶段。通过图像训练数据集训练CMC4.5分类器 获得图傻标注模型。图像训练数据集选取FCCⅤ2002数据 集,此数据集共有5000幅图像,本文对图像库中图像进行图 图4图像不注系统 像分割、分割区域的特征提取、特征值离散化处理和分割区域参考文献 定义关键词等相关处理,如表2所示,共获得了1600个区域参考文献 图像训练数据集。用此图像训练集训练CMC4.5分类器,得到1]侯勇,郑雪峰集成学习算法的研究与应用[冂]计算机工程与应 标注模型,训练成功。 用,2012,48(34):17-22 [2]周星,T立新,万润泽,等.分类器集成算決研究[J].武汉大学学 表2关键词和相应提取的分割区域 报:理学版,2015,61(6):503-508 分割前图像分刻提取分割特征提取值定义 图像 区域及离散化关键词训练数据集 [3 Tin Guosheng, Shen Chunhua, Av H. Supervised hashing using graph cuts and boosted decision trees J|. IEEE Trans on Pattern 224 Analysis Machine Intelligence, 2015, 37(11): 2317-2331 「4赵敏,陈恩红,宋睿.基于集成学习的 Adaboost演亿决策树算法 [J].计算机应月与软件,2007,24(3):1-2,2 (b1,…,b)hrd(b1,…,b;bird [5 Shah S AA, Aziz W, Arif M, et al. Decision treee based claseifiea tion of cardiotocograms using bagging approach C //Proc of Interna tion technology. Washington b)标注阶段。针对任意待标注图像,使用图像训练集同 DC: IEEE Computer Society, 2015: 12-17. 样的处理方法,依次进行图像分割、过滤处理、提取特征向量值[6] Farid m, Maruf G M, Rahman C m. A new approach of boosting 及离散化,最终得x组特征向量值:(X,…,X,),任意待标注图 using decision tree classifier for classifying noisy dataL C//Proc of 像预处理完毕。自动标注实现:已得到x组特征向量值,输人 IEEE International Conference on Informaties. Electronics and vi 已训练好的标注模型屮,就可得到对应的x个关键词(类标 sion Piscataway, N.: IEEE Press, 2013: 17-18. [7 Son J, Jung 1, Park K, et al. Tracking- by-segmentation with online gra- dient boosting decision tree[c]//Proc of IEEE International Conference 基于图3的标注框槊,本文完成图像自动标注系统,如图 on Computer Vision. Piscataway, NJ: IEEE Press, 2015: 3056-3064 4所示。此标注系统可依据CMC4.5算法,自动完成对待标注8]魏晗,李弼程,张瑞杰,等,图像语义提取方法研究[冂].现代电子 图像自动标注,得到对应的类标签。CMC4.5算法成功应用于 技术,2011,34(24):103-106. 图像检索的关键技术,即图像自动标注。 [9 Tumer K, Oza N C. Input decimated ensembles[J]. Pattern Analy sis and Applications, 2003, 6(1): 65-77 4结束语 LIu Rodriguez j J, Kuncheva L I, Alonso C J. Rotation forest: a new classifier ensemble method[ J]. IEEE Trans on Pattem Analysis 通过修正矩阵完成的CM(4.5集成算法,基丁实验数据对 and Machine Intelligence, 2006, 28(10): 1619-1630 比结果表明,CMC4.5比(4.5和Bogc4.5都有明显性能提1 I Lu Juwei, Plataniotis K n, Venetsanopoulos A N, et al. Ensemble based discriminant learning with boosting for face recognition[J] 升。将CMC4.5应用于图像自动标注中,得到了图像白动标注 IEEE Trans on Neural Networks, 2006, 17(1): 166-178 (上接第221页)空时联系来区分背景像素点和前景像素点,邓 检测[J].计算机科学,2015,42(5):286-288,319 环境光照变化和动态背景干扰具有较好的适应性。在公共数8]华漫,林瑞春,魏永超,基于图割技穴的多特征运动阴影检测方法 据集典型视频上的性能对比实验表明,该算法性能优于其他代 J].计算工程与设计,2016,37(8):2151-2154,2164 表性算法,更适合于实际应用,并在实际交通场景验证了算法9」张金敏,王流,光照快速变化条件下的运动目标检测J.光电工 程,2016,43(2):1421 的性能。 [l0]李飞,张小洪,赵晨丘,等.自适应的STP算法在运动车辆检測 参考文献: 中的研究[J].计算机科学,2016,43(6):2)4-20)7 [1 Xiao Bo, Georgiou P, Baucom B, e! al. Head motion modeling for [11 Liang Dong, Kaneko S, Hashimoto M, et al. Co-occurrence probabi human behavior analysis in dyadic interaction[ J]. IEEE Trans on lity-based pixel pairs background model for robust object detection in Multimedia,2015,17(7):1107-1119 dynamie scenes[J-. Pattern Recognition, 2015, 48(4): 1374- 1390. [2 Ueng SK, Chen Guanzhi. Vision based multi-user human computer interaction J]. Multimedia Tools and Applications, 2016, 75 [12] Tanaka T, Shimada A, Arita D, et al. A fast algorithm for adaptive (16):10059-10076 background model construction using parzen density estimation[ C// [3 Sobral A, Vacavant A. A comprehensive review of background sub Proe of IEEE Conference on Advanced video and Signal Based Sur traction algorithms evaluated with synthetic and real videos[ J]. Com- veillance. Washington DC: IEEE Computer Society, 2007: 528-533 I 13 Coyelte N, Jodoin P M, Porijli F, et al. Changedetection.net:a puter Vision and Image Understanding, 2014, 122(5): 4-21 new change detection benchmark dataset[C]//Proe of Computer Vi- [4 Shahbaz A, Hariyono J, Jo K H. Evaluation of background subtrac- sion and Pattern Recognition Workshops. Piscataway, NJ: IEEE Press tion algorithms for video surveillance[ C]//Proc of the 21 st Korea-Ja 2012:18 pann Joint Workshop on Frontiers of Compuler Vision. Pist-alaway, J: 114 Stander J, Mech R, Ostermann J. Detection of moving cast shadows IEEE Press 2015:405-414 for object segmentation[ J|. IEEE Trans on Multimedia, 1999, 1 [5]周宗伟,金忠.非凸加权核范数及其在运动目标检测中的应用 (1):65-76 [J].中国图象图形学报,2015,20(11):1482-1491 I 15 Van Droogenbroeck M, Paquot 0. Back ground subtraction: experi [6』王顺飞,闩钧华,王志刚.改进的基于局部联合特征的运动日标检 menIs and imprOvements for ViBe[c]//Proc of IEEE Computer Sor i- 测方法[J],仪器仪表学报,2015,36(10):2241-2248 ety Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Work [冂7]范文超,李晓宇,魏凯,等.基于改进的高斯混合模型的运动目标 shops. Piscataway, NJ: IEEE Press, 2012: 32-3

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