基于颜色特征和SVM的自然图像分类标注算法

仲会娟

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基于颜色特征和SVM的自然图像分类标注算法

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针对传统的基于颜色特征图像分类算法运算复杂度高和图像误匹配等问题,提出了一种基于支持向量机的自然图像分类标注算法.该算法通过Matlab编程实践,在彩色空间量化中引入图像分块理论以解决全局直方图中空间位置信息缺失和色彩数量庞大等问题,再通过支持向量机筛选出与待处理图像颜色特征相似的样本子库,以提高图像重建质量,保证图像分类精度.实验结果表明,该算法由于加大了中心位置图像子块的权重,能够更好地提取关键特征信息,保证了图像匹配精度,能比较准确地对图像进行分类标注.

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来源
《绵阳师范学院学报》 |2018年第5期|12-16|共5页
作者
仲会娟;
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作者单位

阳光学院电子信息工程系,福建福州 350015;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
Matlab; HSV; 颜色特征; 支持向量机(SVM); 图像分类标注;

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