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SVM用于基于内容的自然图像分类和检索  
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【英文篇名】 Content-Based Natural Image Classification and Retrieval Using SVM
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【作者】 付岩; 王耀威; 王伟强; 高文;
【英文作者】 FU Yan 1) WANG Yao-Wei 2) WANG Wei-Qiang 1) GAO Wen 1); 2) 1)(Institute of Computing Technology; Chinese Academy of Sciences; Beijing 100080) 2)(Graduated School of the Chinese Academy of Sciences; Beijing 100039);
【作者单位】 中国科学院计算技术研究所; 中国科学院研究生院; 中国科学院计算技术研究所 北京;
【文献出处】 计算机学报 , Chinese Journal of Computers, 编辑部邮箱 2003年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 支持向量机; 基于内容的图像检索; 图像分类; 特征不变性;
【英文关键词】 support vector machines; content-based image retrieval; image classification; feature invariance;
【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 .
【英文摘要】 In the traditional approach of content-based image retrieval, the wide image domain results in the wide semantic gap between the low-level features and the high-level concepts. We propose to narrow the image domain and use machine learning methods to automatically construct models for image classes, thus providing users with a conceptualized way to image query. In this paper, support vector machines are trained for natural image classification. The resulting image class models are incorporated into image re...
【基金】 到国家“八六三”高技术研究发展计划项目“实时图像检索与过滤关键技术研究”课题 ( 2 0 0 1AA14 2 14 0 ); 国家网络与信息安全中心“网络视频流内容检测技术研究及系统”课题资助
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 1 引 言由于数字图像数量的猛增 ,对其进行快速、高效检索的要求愈加强烈 .从 2 0世纪 90年代初开始 ,基于内容的图像检索技术得到了广泛发展 .本文介绍的方法的目的在于对自然图像的内容进行学习 ,并用于分类和检索 .基于内容的图像检索从如何赋予视觉特征以语义的角度可以?

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