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摘要:
提出了一种颜色直方图表示的彩色图像自动归于语义类别的策略.在这个分类策略中,主成分分析用于把高维颜色直方图映射至低维特征空间,低维的特征向量用于训练支持向量机分类器.实验结果表明,尽管现有的多种图像内容描述子对分类效果的影响不同,但它们都是高度冗余的,可以在不影响分类正确性的基础上被大幅度压缩.本文研究有助于实现基于内容图像检索相关反馈所要求的快速在线学习和重新归类.
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文献信息
篇名 基于压缩直方图的图像分类
来源期刊 南京航空航天大学学报 学科 工学
关键词 颜色直方图 主成分分析 支持向量机
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 319-324
页数 6页 分类号 TP31
字数 5949字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-2615.2005.03.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯霞 南开大学信息技术科学学院 15 42 3.0 6.0
3 黄亚楼 南开大学信息技术科学学院 83 1759 20.0 39.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
颜色直方图
主成分分析
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京航空航天大学学报
双月刊
1005-2615
32-1429/V
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-140
1956
chi
出版文献量(篇)
3509
总下载数(次)
9
总被引数(次)
36115
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