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基于MapReduce的分布式SVM集成,用于可缩放图像分类和注释。 (英语) Zbl 1381.68240号

小结:分类器的组合在广泛的应用中大大减少了分类错误。其中,支持向量机(SVM)集成与打包相比,在分类方面表现出了更好的性能。然而,SVM集合的训练过程需要大量的计算,尤其是当复制的训练数据集数量很大时,一种基于MapReduce的分布式SVM集成算法,用于可缩放图像注释,该算法基于引导对训练数据集进行重新采样,并使用计算机集群对每个数据集并行训练SVM。为了提高分类精度,引入了一种用于自举的平衡采样策略。在实验和仿真环境中对MRESVM进行了评估,结果表明,MRESVM算法显著缩短了训练时间,同时实现了较高的分类精度。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
68单位10 图像处理的计算方法
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Smeulders,A。;沃林,M。;桑蒂尼,S。;古普塔,A。;Jain,A.,早年末基于内容的图像检索,IEEE模式分析和机器智能汇刊,22,12,1349-1380(2000)
[2] 蔡,C。;Hung,C.,《用关键词自动标注图像:图像标注综述》,《计算机科学最新专利》,1,1,55-68(2008)
[3] Wong,W。;Hsu,S.,SVM和ANN在图像检索中的应用,《欧洲运筹学杂志》,173,3,938-950(2006)·Zbl 1131.68509号
[5] 布特尔,M。;罗,J。;沈,X。;Brown,C.M.,学习多标签场景分类,模式识别,37,9,1757-1771(2004)
[6] 陈,Y。;Wang,J.Z.,基于区域学习和推理的图像分类,机器学习研究杂志,5913-939(2004)
[10] Wang,L.P。;Fu,X.J.,《使用计算智能进行数据挖掘》(2005),施普林格出版社:柏林施普林格·Zbl 1101.68793号
[11] Khandoker,A。;Palaniswami,M。;Karmakar,C.,从心电图记录中自动识别阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的支持向量机,IEEE生物医学信息技术汇刊,13,1,37-48(2009)
[12] 北卡罗来纳州克里斯蒂亚尼尼。;Shawe-Taylor,J.,《支持向量机和其他基于核的学习方法简介》(2000),剑桥大学出版社
[13] 沃林,C。;Liu,X.,使用光谱直方图和SVM进行人脸检测,IEEE系统、人与控制论汇刊,B部分:控制论,35,3,467-476(2005)
[16] Kecman,V.,《学习与软计算,支持向量机》(Neural Networks and Fuzzy Logic Models,2001),麻省理工学院出版社:麻省理工学院出版社,马萨诸塞州剑桥)·Zbl 0994.68109号
[17] (Wang,L.P.,《支持向量机:理论与应用》(2005),Springer:Springer Berlin)·Zbl 1087.68098号
[18] 斯隆,A。;Burshtein,D.,改进隐马尔可夫模型的支持向量机训练,IEEE信号处理学报,56,1,172-188(2008)·Zbl 1390.68554号
[20] 布朗,G。;怀亚特,J。;哈里斯·R。;Yao,X.,《多样性创造方法:调查与分类》,信息融合,6,1,5-20(2005)
[21] Breiman,L.,打包预测,机器学习,24,2,123-140(1996)·Zbl 0858.68080号
[22] 夏皮雷,R。;弗伦德,Y。;Bartlett,P。;Lee,W.,《提高差距:投票方法有效性的新解释》,《统计年鉴》,26,11651-1686(1998)·Zbl 0929.62069号
[23] Fumera,G。;罗利,F。;Serrau,A.,《袋装和其他基于随机化技术的方差减少动力学》,多分类器系统,316-325(2005)
[24] Kim,H。;庞,S。;Je,H。;Kim,D。;Bang,S.,带装袋的支持向量机集成,(SVM(2002)),397-407·Zbl 1064.68596号
[25] Yan,G。;马,G。;Zhu,L.,基于模糊积分的支持向量机集成分类,(ISNN(2006)),974-980
[26] 陶,D。;唐,X。;李,X。;Wu,X.,图像检索中基于支持向量机的相关反馈的非对称打包和随机子空间,IEEE模式分析和机器智能汇刊,28,3,1088-1099(2006)
[29] Platt,J.C.,《序列最小优化:训练支持向量机的快速算法》(技术报告,Microsoft Research,MSR-TR-98-14(1998))
[30] Lämmel,R.,谷歌的MapReduce编程模型——重访,《计算机编程科学》,70,1,1-30(2008)·Zbl 1129.68414号
[32] 戴维森,A.C。;欣克利博士。;Schechtman,E.,高效引导模拟,Biometrika,73,3,555-566(1986)·兹比尔0613.62018
[33] 陈,J。;苏,C。;W.格里姆森。;刘,J。;Shiue,D.,通过双多尺度形态重建和检索应用程序对数据库图像进行对象分割,IEEE图像处理汇刊,21,2,828-843(2012)·Zbl 1372.94040号
[34] Rui,Y。;黄,T。;奥尔特加,M。;Mehrotra,S.,相关性反馈:交互式基于内容的图像检索的强大工具,IEEE视频技术电路和系统汇刊,8,1644-655(1998)
[35] 张,L。;王,L。;Lin,W.,用于协同图像检索的带边信息的联合补丁子空间学习,IEEE图像处理汇刊,21,4,3707-3720(2012)·Zbl 1373.94486号
[36] 奎列克,G。;拉马尔德,M。;卡祖格尔,G。;科奇纳,B。;Roux,C.,用于高度自适应图像检索的快速小波图像特征,IEEE图像处理汇刊,21,4,1613-1623(2012)·Zbl 1373.94337号
[37] 张,L。;王,L。;Lin,W.,基于内容的图像检索的广义偏差判别分析,IEEE系统汇刊,人,控制论,B部分:控制论,42,1,282-290(2012)
[38] 张,L。;王,L。;Lin,W.,交互式图像检索的半监督偏差最大裕度分析,IEEE图像处理学报,21,4,2294-2308(2012)·Zbl 1373.94485号
[39] 梅森,L。;Bartlett,P。;Baxter,J.,通过显式优化边界改进泛化,机器学习,38,3,243-255(2000)·Zbl 0954.68134号
[40] 席尔瓦,C。;美国洛特里克。;里贝罗,B。;Dobnikar,A.,《基于集成内核的学习方法的分布式文本分类》,IEEE系统、人与控制论汇刊,第C部分:应用与评论,40,3,287-297(2010)
[43] 关于M。;Valentini,G.,使用SVM集合和异质数据源预测基因功能,(监督和非监督集合方法的应用(2009)),79-91
[45] 雷,Z。;Yang,Y。;Wu,Z.,文本相关说话人识别的支持向量机集成,国际计算机科学与网络安全杂志,6,1,163-167(2006)
[47] Brassard,G。;Bratley,P.,《算法:理论与实践》(1988),Prentice-Hall·Zbl 0643.68003号
[49] 瓦伦蒂尼,G。;Dietterich,T.,支持向量机的偏差方差分析,用于开发基于SVM的集成方法,机器学习研究杂志,5725-775(2004)·Zbl 1222.68323号
[52] Breiman,L.,《偏差、方差和电弧分类器》(技术报告TR 460(1996),统计系:加州大学伯克利分校统计系)
[53] Heskes,T.,基于似然估计的偏差/方差分解,神经计算,10,2,1425-1433(1998)
[54] Friedman,H.,《关于偏差、方差、0/1损失和维度诅咒》,《数据挖掘和知识发现》,第1期,第55-77页(1997年)
[59] Sikora,T.,内容描述的MPEG-7视觉标准概述,IEEE视频技术电路和系统汇刊,11,2,696-702(2001)
[62] 刘,Y。;李,M。;新罕布什尔州阿勒姆。;Hammoud,S.,HSim,支持云计算的MapReduce模拟器,《未来一代计算机系统》,29,1,300-308(2013)
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