SVM用于基于内容的自然图像分类和检索

时间:2012-04-30 11:48:54
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文件名称:SVM用于基于内容的自然图像分类和检索

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更新时间:2012-04-30 11:48:54

支持向量机 图像检索

摘 要 在传统的基于内容图像检索的方法中,由于图像的领域较宽,图像的低级视觉特征和高级概念之间存在 着较大的语义间隔,导致检索效果不佳. 该文认为更有现实意义的做法是,缩窄图像的领域以减小低级特征和高级 概念间的语义间隔,并利用机器学习方法自动建立图像类的模型,从而提供用户概念化的图像查询方式. 该文以自 然图像领域为例,使用支持向量机(SVM) 学习自然图像的类别,学习到的模型用于自然图像分类和检索. 实验结果 表明作者的方法是可行的.


网友评论

  • 论文不错,还是具有一定参考价值的,主要使用的是颜色特征作为图像的特征来结合SVM进行自然图像的检索,比较了三种提取颜色特征的方法,理论性不错。
  • 内容还可以,要是能够再详细些就好了
  • 内容一般,都是老方法了