张华忠
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：西南交通大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 贝叶斯分类器的集成学习方法及其在图像标注中的应用被引量：1
- 2011年
- 针对贝叶斯(Naive Bayes,NB)分类器的集成学习方法,研究如何提高分类器集成中各成员分类器之间的多样性,同时提高分类器系统准确率。实现方法是把训练集的所有属性特征划分特征子集,并处理所划分的属性特征子集,最后为每个成员分类器构造出不同的完整特征属性训练集。研究结果表明采用的NB集成方法(Ensemble ofNaive Bayes,ENB)提高了分类性能,把ENB机器学习方法应用到自动图像标注中也获得了很好的效果。
- 张华忠侯进秦雪肖然
- 关键词：贝叶斯特征子集图像标注
- 基于语义区域提取的图像重排被引量：3
- 2011年
- 针对目前图像搜索引擎难以正确把握用户真正意图的问题,从爬虫Web图像搜索引擎检索结果入手,提出三种聚类算法来提取海量Web图像中的语义区域.这三种聚类算法包括确定初始化中心的K-means聚类、确定参数的最大期望聚类以及基于半监督的K-means聚类算法.然后选取显著值较大的显著区域作为语义区域.实验分析比较了三种聚类算法的有效性,最终实现的图像重排系统能比网络搜索引擎更好地反馈给用户精确而且有序的查询结果.
- 陈曾侯进张登胜张华忠
- 关键词：半监督聚类K-MEANS聚类
