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张雪;王昌忠;范晓东

用于图像分类的基于凸包的距离度量学习。 （英语） Zbl 1476.68243号

计算。申请。数学。 40，第4号，第113号论文，22页（2021年）.
摘要：距离度量学习是视觉分类任务中的一个重要课题。学习适当的距离度量可以大大提高图像识别的性能。本文将图像集建模为正则凸壳，并提出了一种基于正则凸壳的距离度量学习图像分类方法。特别地，引入了正则化的点到凸壳距离度量（RPCHD）和正则化的凸壳到凸壳的距离度量（RCHCHD）来测量查询图像对象与现有图像集之间的距离，以用于图像分类任务。采用近似优化策略求解距离度量中的系数。构建了两个类SVM的距离度量学习模型，并将其转换为标准支持向量机，以学习RPCHD和RCHCHD中的距离度量矩阵。提出正负样本对来表示距离度量矩阵。在三个图像数据库上的实验表明，我们提出的RPCHD和RCHCHD可以有效地提高图像分类的性能。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68单位05 计算机图形；计算几何（数字和算法方面）
68单位10 图像处理的计算方法

关键词：

距离度量;正则凸壳;图像分类

软件：

FaceNet公司;伦敦银行支持向量机
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Zhang}等人，计算。申请。数学。40，第4号，第113号论文，22页（2021年；Zbl 1476.68243）
全文： 内政部

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