Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| SVM用于基于内容的自然图像分类和检索 | |
付岩1; 王耀威2; 王伟强1; 高文1
| |
| 2003 | |
| 发表期刊 | 计算机学报
 |
| ISSN | 0254-4164 |
| 卷号 | 26.0期号:010页码:1261 |
| 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． |
| 关键词 | 图像检索 自然图像分类 SVM 支持向量机 图像分类 机器学习 图像处理 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/29024 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院计算技术研究所 2.中国科学院大学 |
| 第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 付岩,王耀威,王伟强,等. SVM用于基于内容的自然图像分类和检索[J]. 计算机学报,2003,26.0(010):1261. |
| APA | 付岩,王耀威,王伟强,&高文.(2003).SVM用于基于内容的自然图像分类和检索.计算机学报,26.0(010),1261. |
| MLA | 付岩,et al."SVM用于基于内容的自然图像分类和检索".计算机学报 26.0.010(2003):1261. |
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