具有多峰正态分布属性的视频语义分类研究

摘要：

视频语义分类中常遇到多峰正态分布属性,如采用单峰值正态分布设计的贝叶斯分类模型会造成较大分类误差.本文采用定步长组合划分算法(FLCPA)对多峰分布属性值域按类进行划分,以留一校验法(LOOCV)估算分类错误,找出给定步长下属性的多峰分布边界点,并用监督参数估计推断出每个分段区间上的概率分布函数,从而得到整个值域上的总体分布.此外,文中给出了涉及多峰分布属性的视频语义分类器设计步骤.实验数据表明,该方法能明显降低分类错误,有效提高分类性能.

关键词：贝叶斯分类器、多峰正态分布属性、视频语义分类、留一校验、类条件概率密度函数

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60273035;江苏省教育厅科研项目BE2003064

在线出版日期：2006-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：111-114