具有多峰正态分布属性的视频语义分类研究

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (4): 111-114.

具有多峰正态分布属性的视频语义分类研究

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
本研究得到国家自然科学基金（60273035）、江苏省科技攻关项目（BE2003064）资助.

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

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（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

Abstract: Attributes with multi-normal distribution are common in classifier design for video-semantic concept. In this case, a model assuming that the value of attributes for each class is normally distributed with some mean will lead to poor classification perfor

Key words: Bayesian classifier, Multi normal distribution, Semantic-based video classifier, LOOCV, Class-conditionaldensity function

. 具有多峰正态分布属性的视频语义分类研究[J]. 计算机科学, 2006, 33(4): 111-114. https://doi.org/

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