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內容簡介： 《基于语义计算的小样本图像分类研究》针对图像分类小样本问题，研究在不同情况下的解决方法，内括：针对单源数据，即单个数据库，在当前数据中挖掘出语义知识，提高模型的泛化能力，从而提高模型的分类正确率；针对多源数据，即本地有多个数据库或者网络中有其他数据可以利用，通过语义计算，在满足特定条件的前提下，吸取其他数据源的知识，以提高模型的泛化能力，模型的分类正确率。可作为计算机、自动控制及信息工程类专业的课程教材，也可供从事模式识别、机器学像分析等相关领域的研究人员参考。 目錄： 第1章绪论 1.1研究背景及意义 1.2国内发展现状 1.3本书的主要工作和贡献 1.4本书的结构安排 第2章基于潜在语义的单源小样本图像分类研究2.1 引言 2.2数字图像处理· 2.3基于潜在语义的图像分类模型 2.4模型的EM算法求解 2.5实验 2.6本章小结· 第3章 基于模糊语义的零样本图像分类研究3.1引言 3.2模糊属性 3.3模糊知识 3.4模型求解 3.5实验 3.6本章小结第4章基于语义树融合的多源小样本图像分类研究 4.1引言 4.2融合语义树模型 4.3模型的优化求解 4.4实验 4.5本章小结 第5章基于弱语义计算的多源小样本图像分类研究5.1引言 5.2弱语义计算的图像分类方法 5.3本章算法与多任务学的区别 5.4本章算法的性能分析· 5.5实验· 5.6本章小结· 第6结与展望6.1本书工结 6.2展望 参考文献

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