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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
文件大小：297KB
文件格式：PDF
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