| 基于支持向量机语义分类的两种图像检索方法 |
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| 引用本文： | 廖绮绮,李翠华.基于支持向量机语义分类的两种图像检索方法[J].厦门大学学报(自然科学版),2010,49(4). |
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| 作者姓名： | 廖绮绮 李翠华 |
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| 作者单位： | 厦门大学信息科学与技术学院,福建,厦门,361005 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目，国家863计划项目，福建省自然科学基金计划资助项目，厦门大学985二期信息创新平台项目 |
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| 摘 要： | 为了更好的解决基于内容的图像检索问题,提出了2种基于语义的图像检索方法.第1种是基于支持向量机(SVM)语义分类的图像检索方法.该方法首先提取训练图像库的底层特征信息,然后利用SVM对所提取的特征进行训练,构造多分类器.在此基础上,利用分类器对测试图像自动分类,得到图像属于各个类别的概率,实现图像检索.第2种是利用图像自动标注方法进行检索.在基于语义的图像自动标注中,先对训练集进行人工标注,对测试图像利用SVM分类器进行分类,并找到与该图像最相似的N张构成图像集,对该图像集的标注进行统计,找到关键词,从而提供概念化的图像标注以用于检索.通过在标准图像检索库和自建图像库上的实验结果表明,以上2种基于语义的图像检索方法是高效的.
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| 关 键 词： | 图像检索 语义特征 支持向量机 分类器 |
Two Image Retrieval Methods Based on Support Vector Machines Semantic Classification |
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| LIAO Qi-qi,LI Cui-hua.Two Image Retrieval Methods Based on Support Vector Machines Semantic Classification[J].Journal of Xiamen University(Natural Science),2010,49(4). |
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| Authors: | LIAO Qi-qi LI Cui-hua |
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