一种粒子群优化融合特征的零样本图像分类算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 陈雯柏1; 陈祥凤1; 刘琼1; 韩琥2 |
| 刊名 | 西北工业大学学报
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 37.0期号:006页码:1271 |
| 关键词 | 自适应加权 融合特征 语义属性 语义词向量 零样本图像分类 |
| ISSN号 | 1000-2758 |
| 英文摘要 | 针对目标类语义属性描述的局限性,提出一种基于自适应加权融合特征的零样本图像分类算法。首先,随机初始化融合权重,利用神经网络融合文本的语义词向量特征和语义属性;然后,利用粒子群算法优化特征融合的权重;最后,把加权融合的特征作为零样本图像分类的迁移知识。实验结果表明,基于自适应加权融合的零样本图像分类算法在动物属性数据集(AWA)上测试的准确率达到88.9%,验证了该方法的有效性。同时与融合特征算法相比,亦提高了零样本图像分类模型的稳定性。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/30322]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.北京信息科技大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈雯柏,陈祥凤,刘琼,等. 一种粒子群优化融合特征的零样本图像分类算法[J]. 西北工业大学学报,2019,37.0(006):1271. |
| APA | 陈雯柏,陈祥凤,刘琼,&韩琥.(2019).一种粒子群优化融合特征的零样本图像分类算法.西北工业大学学报,37.0(006),1271. |
| MLA | 陈雯柏,et al."一种粒子群优化融合特征的零样本图像分类算法".西北工业大学学报 37.0.006(2019):1271. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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