基于SVM的图像低层特征与高层语义的关联

• 作者: 成洁 石跃祥
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机(SVM) 低层特征 高层语义 基于内容的图像检索
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 250-252,255
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2006.09.081

摘要

在基于内容的图像检索中,针对图像的低层可视特征与高层语义特征之间的鸿沟,提出了一种基于支持向量机(SVM)的语义关联方法.通过对图像低层特征的分析,提取了颜色和形状特征向量(221维),将它们作为支持向量机的输入向量,对图像类进行学习,建立图像低层特征与高层语义的关联,并应用于鸟类、花卉、海洋以及建筑物等几个典型的语义类别检索.实验结果表明,该方法可适应于不同用户的图像检索,并提高了检索性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石跃祥	湘潭大学信息工程学院	84	645	14.0	22.0
2	成洁	湘潭大学信息工程学院	5	33	2.0	5.0