用于鸟声的多标签分类器链
机器学习
2013-05-30 v2 声音
机器学习
摘要
通过无人值守麦克风进行自动调查或通过移动设备进行公民科学收集的鸟声数据通常包含多种不同物种同时鸣叫的鸟类。然而，很少有研究考虑鸟声中的多标签结构。我们提出使用分类器链集成结合直方图分段表示进行鸟声的多标签分类。将所提出的方法与二元相关性以及先前工作中的三种多实例多标签学习（MIML）算法（这些算法更关注声音中的结构，较少关注标签集的结构）进行比较。在两个真实世界的鸟声数据集上进行的实验表明，所提出的方法通常优于二元相关性（使用相同的特征和基分类器），并且与MIML算法相比，在某些情况下更好，在其他情况下更差。
引用
@article{arxiv.1304.5862,
title = {Multi-Label Classifier Chains for Bird Sound},
author = {Forrest Briggs and Xiaoli Z. Fern and Jed Irvine},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.5862},
year = {2013}
}
备注
6 pages, 1 figure, submission to ICML 2013 workshop on bioacoustics. Note: this is a minor revision- the blind submission format has been replaced with one that shows author names, and a few corrections have been made