【摘 要】
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针对物体分类任务中同类物体的类内多样性,提出了子类的概念.通过构造图像嵌入空间,学习每一幅图像中有判别力的局部特征组合,隐式地揭示了不同子类的特性.在AdaBoost框架下,
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针对物体分类任务中同类物体的类内多样性,提出了子类的概念.通过构造图像嵌入空间,学习每一幅图像中有判别力的局部特征组合,隐式地揭示了不同子类的特性.在AdaBoost框架下,最具代表性的子类特性被组合形成物体分类器.进一步地引入了基于Gist特征的场景分类器,用来考虑物体在图像中的上下文信息.两种分类嚣通过边缘最大化准则进行融合.在标准数据库上的实验证明了本文提出的算法有效性.
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