基于ReliefF特征加权和KNN的自然图像分类方法

摘要

为了对自然图像有效准确地分类,提出了一种对图像低层特征和KNN分类算法中的近邻样本分别进行加权的分类方法。针对不同类别图像的视觉特征的差异,通过Relief F算法计算训练集中每个类别的特征权值,利用此权值来改进待测图像与训练集中图像的距离度量;按照不同近邻到待测样本的距离远近,为不同近邻赋予权值来改进KNN算法在类别决策上的不足。实验结果表明该方法较传统KNN和特征加权KNN方法,准确性提高且对不同K值具有良好的鲁棒性。

关键词