Stammdaten

Titel: Early and Late Fusion of Classifiers for the MediaEval Medico Task
Beschreibung:

In this paper we present our results for the MediaEval 2018 Medico task, achieved with traditional machine learning methods, such as logistic regression, support vector machines, and random forests. Before classification, we combine traditional global image features and CNN-based features (early fusion), and apply soft voting for combining the output of multiple classifiers (late fusion). Linear support vector machines turn out to provide both good classification performance and low run-time complexity for this task.

Schlagworte:
Typ: Angemeldeter Vortrag
Homepage: http://ceur-ws.org/Vol-2283/
Veranstaltung: MediaEval 2018 (Sophia Antipolis)
Datum: 30.10.2018

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Informationstechnologie
Universitaetsstr. 65-67
9020  Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
  -3699
   martina.steinbacher@uni-klu.ac.at
http://itec.aau.at/
zur Organisation
Universitaetsstr. 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
  • 1020 - Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Vortragsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: III)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
TeilnehmerInnenkreis
  • Überwiegend international
Publiziert?
  • Ja
Arbeitsgruppen
  • Distributed Multimedia Systems

Kooperationen

Keine Kooperationspartner ausgewählt