基于SVM的图像分类系统设计

• 作者: 吴玲达 谢毓湘 黎曦
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 图像分类 MPEG-7 特征提取
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 图像技术
• 页码范围: 385-387,390
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4135字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.z1.119

摘要

为实现基于语义的图像分类,其本质还是从底层特征出发,因此,高层信息的学习和建模也就必须来源于底层特征了.在底层特征提取的基础上提出了一个基于SVM的图像分类系统的设计,重点介绍了图像数据库的设计和分类引擎的设计,说明了其可行性和方便易用性.最后展望了基于SVM的图像分类引擎技术的发展方向和应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴玲达	国防科技大学多媒体研究与开发中心	162	1529	19.0	30.0
2	黎曦	国防科技大学多媒体研究与开发中心	2	44	2.0	2.0
3	谢毓湘	国防科技大学多媒体研究与开发中心	54	710	14.0	25.0