Image classification and retrieval scheme of relative and feedback based on Support Vector Machine
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摘要: 图像获取和存储技术的进步可以获得包含大量有用信息的图像数据,在传统的图像分类和检索方案中,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,导致图像的分类和检索效果不佳.针对该问题,提出了一种基于SVM相关反馈的图像分类和检索方案.该方案通过缩窄图像的领域,利用机器学习方法建立图像类的模型,并使用一种优化的SVM相关反馈图像检索方法学习图像的类别,将学习到的模型用于图像的分类和检索.实验结果表明,此方案能够高效的检索出较多相关图像,并对其进行有效分类.
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期刊类型引用(2)
1. 张炼. 面向复杂环境的自动规划辅助软件抗毁性优化研究. 九江学院学报(自然科学版). 2025(01): 88-92 . 
百度学术
2. 贾拴平. 铁路工务设备管理系统设计与应用. 中国高新科技. 2025(08): 97-99 . 百度学术
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