I webrelaterade tillämpningar av bildkategorisering är det önskvärt att härleda en tolkningsbar klassificeringsregel med hög noggrannhet. Med hjälp av bag-of-words representation och den linjära stöd vektorn maskinen, kan man delvis uppfylla målet, men noggrannheten hos linjära klassificeringar är inte hög och de erhållna funktionerna är inte informativa för användare. Vi föreslår att kombinera objekt som gruva och stora marginalklassificerare för att välja funktioner från effektuppsättningen av alla visuella ord. Vår resulterande klassificering regel är lättare att bläddra och enklare att förstå, eftersom varje funktion har rikare information. Som ett nästa steg, varje bild representeras som en graf där noder motsvarar lokala bildfunktioner och kanter koda geometriska samband mellan funktioner. Genom att kombinera grafbrytning och öka, kan vi få en klassificeringsregel baserad på subgraffunktioner som innehåller mer information än de inställda funktionerna. Vi utvärderar vår algoritm i en webb-retrieval ranking uppgift där målet är att avvisa outliers från en uppsättning bilder returneras för en sökordsfråga. Dessutom utvärderas den på de övervakade klassificeringsuppgifterna med den utmanande datauppsättningen VOC2005. Vårt tillvägagångssätt ger utmärkt noggrannhet i den oövervakade rankningsuppgiften jämfört med en nyligen föreslagen probabilistisk modell och konkurrenskraftiga resultat i den övervakade klassificeringsuppgiften.
Graf representation har antagits för att modellera samtidiga och geometriska relationer mellan en uppsättning visuella ord i bild kategorisering REF.
Weighted Substructure Mining for Image Analysis
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}