For an efficient image data mining, accurately finding and retrieving various types of images are required. Therefore, there is a need for an image classification method which can be widely applicable to image data mining tasks. But traditional methods can be applied only limited domains. In this paper, we propose a flexible and accurate image classification method. Our method adopts a visual learning framework, which is an effective image classification framework based on machine learning. Currently, most of visual learning methods adopt monostrategy learning frameworks using a single learning algorithm. However, the real-world objects are too complex to be correctly recognized by a monostrategy method. Thus, utilizing a wide variety of features is essential to precisely discriminate them. In order to utilize various features, we propose multistrategical visual learning by integrating multiple visual learners. In our method, a visual learner is trained using the examples misclassified by the other visual learners. Therefore, all the visual learners can be collaboratively trained. This complementary learning framework leads to a more efficient classification.
为了进行有效的图像数据挖掘,需要准确地查找和检索各种类型的图像。因此,需要一种可广泛应用于图像数据挖掘任务的图像分类方法。但是传统方法只能应用于有限的域。在本文中,我们提出了一种灵活而准确的图像分类方法。我们的方法采用视觉学习框架,这是一种基于机器学习的有效图像分类框架。当前,大多数视觉学习方法都采用单一学习算法来采用单策略学习框架。但是,现实世界中的对象过于复杂,无法通过单策略方法正确识别。因此,利用各种特征对精确区分它们是必不可少的。为了利用各种功能,我们建议通过集成多个视觉学习者来进行多策略视觉学习。在我们的方法中,使用其他视觉学习者错误分类的示例来训练视觉学习者。因此,所有视觉学习者都可以进行协作培训。这种互补的学习框架可以提高分类效率。 P>
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