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上传时间: 2021-02-23
详细说明：这项工作提出了一种新颖的稀疏整体学习方案，用于视频中的概念检测。 拟议的集成首先利用稀疏非负矩阵分解（NMF）过程来表示零件中的数据实例并将数据空间划分为局部，然后协调各个局部中的各个分类器以进行最终分类。 在稀疏NMF中，数据样本被投影到一组位置基础，其中基础图像的非负叠加重构了原始样本。 这种加法组合可以确保每个地区部分捕获数据样本的特征，从而使本地分类器在自己的专业领域中拥有合理的多样性。 更重要的是，稀疏NMF确保将示例投影到系数为非零的仅几个基数（局部）。 因此，最终的集成模型是稀疏的，其方式是该集成中只有少数有效的分类器会在测试样本上触发。 对TRECVid 08和09数据集的广泛测试表明，所提出的集成学习取得了可喜的结果，并且优于现有方法。 所提出的方案是与特征无关的，并且除了视觉概念检测之外，还可以应用于许多其他大规模模式识别问题。
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