基于支持向量机的语义图像分类研究

李晶; 姚明海

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基于支持向量机的语义图像分类研究

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随着多媒体数据库的不断发展,传统的利用关键词进行图像检索已经越来越不能满足图像检索的需要,基于内容的图像检索已成为当前的研究热点.对图像的颜色和纹理特征进行提取,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,用支持向量机实现图像的低层特征和高级语义间的关联.实验结果表明,多特征的图像检索要比单一的特征检索效果好,在HSV颜色特征的基础上引入灰度共生矩阵纹理特征后可有效提高检索效率,而且采用支持向量机融合多特征可成功用于图像的语义的检索.

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来源
《计算机技术与发展》 |2010年第2期|75-78|共4页
作者
李晶; 姚明海;
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作者单位

浙江工业大学;

信息工程学院;

浙江;

杭州;

310014;

浙江工业大学;

信息工程学院;

浙江;

杭州;

310014;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
支持向量机; HSV颜色特征; 灰度纹理特征; 灰度共生矩阵;

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