高级检索 加入收藏
  • 查询稿件
  • 获取最新论文
  • 知晓行业信息
张颖彬, 孟嗣仪, 刘云. 基于SVM的相关反馈图像分类和检索方案[J]. 铁路计算机应用, 2011, 20(8): 1-4.
引用本文: 张颖彬, 孟嗣仪, 刘云. 基于SVM的相关反馈图像分类和检索方案[J]. 铁路计算机应用, 2011, 20(8): 1-4.
shu
ZHANG Ying-bin, MENG Si-yi, LIU Yun. Image classification and retrieval scheme of relative and feedback based on Support Vector Machine[J]. Railway Computer Application, 2011, 20(8): 1-4.
Citation: ZHANG Ying-bin, MENG Si-yi, LIU Yun. Image classification and retrieval scheme of relative and feedback based on Support Vector Machine[J]. Railway Computer Application, 2011, 20(8): 1-4.
shu

基于SVM的相关反馈图像分类和检索方案

Image classification and retrieval scheme of relative and feedback based on Support Vector Machine

    摘要
  • 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.

     

    • HTML全文
    • 参考文献(0)
    • 相关文章
    • 施引文献
  • 资源附件(0)

/

返回文章
返回