基于支持向量机的图像语义分类(英文)

被引：28

作者：

万华林

Morshed U.Chowdhury

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所数字化技术研究室

[2] SchoolofInformationTechnology

[3] DeakinUniversity-MelbourneCampus

[4] Melbourne

[5] Australia 北京

来源：

软件学报 | 2003年 / 11期

关键词：

基于内容; 图像特征描述子; 颜色; 纹理; 边缘; 分类; SVM;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2003.11.011

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

图像的低层可视特征与高层语义特征之间存在着一道鸿沟,人们不能直接理解由计算机自动生成的低层特征.另外,基于内容的图像分类和检索的性能极大地依赖于可视特征的提取和描述.出于这些考虑,提出了新的图像纹理、边缘描述子提取方法,并将它们表示为直方图.在此基础上,集成纹理、边缘和颜色直方图作为图像的特征向量,用支持向量机(SVM)实现图像的语义分类.实验结果表明,集成的图像特征表示在图像分类实验中取得了很好的效果,具有比其他特征表示(如Gabor纹理、颜色直方图)更好的性能.

引用

页码：1891 / 1899

页数：9