基于特征元素和关联规则的图象分类方法

• 作者: 李勍 章毓晋
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图象分类 特征元素 关联规则挖掘 特征向量
• 年，卷（期）: 2002,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1262-1265
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.8|TP391
• 字数: 4754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2002.09.002

摘要

图象分类是搜索引擎中的重要模块.本文提出了一种基于特征元素的图象分类方法.特征元素与特征向量相比能够根据人的主观感知来提取图象的视觉特征.与传统的基于特征向量的图象分类方法不同,本文提出的图象分类方法不计算特征空间中特征向量之间的距离,而是通过关联规则挖掘发现图象的特征元素与图象所属类别之间的联系.本文实现了该分类算法并将其与一种基于特征向量的图象分类方法NFL相比较.实验的结果证实了所提方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章毓晋	清华大学电子工程系	125	4563	34.0	65.0
2	李勍	清华大学电子工程系	3	71	3.0	3.0