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基于用户的图像分层语义表示模型

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基于语义的图像检索的关键是图像语义的获取.图像语义获取的现有方法都是针对一些特例图像进行的,没有考虑不同用户对图像语义和图像语义之间内在关系的不同理解.提出一种基于用户的分层语义表示模型,并阐述了基于这个表示模型构建分层语义分类器的过程:首先利用SVM通过有监督的学习,对已标注的一组样本图像进行训练,获得图像语义分类器;对于多分类问题则采用SVM二分类方法结合二叉决策树来实现;最后使用训练后的分层语义分类器对未标注或未归类的图像进行归类操作.实验结果表明,使用此模型的语义分类器一次可以获得分层语义,这说明基于用户的分层语义分类器具有高效的分类性能。

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来源
《2005第一届中国分类技术与应用研讨会（CSCA）》|2005年|330-334|共5页
会议地点北京
作者
许宏丽; 北京邮电大学智能通讯软件与多媒体重点实验室; 须德; 孙志杰;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量机; 图像检索; 图像语义抽取; 分层语义表示模型; 图像语义分类器;

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