一种新的基于目标和特征的图像分类框架

• 作者: 王家廞 肖政宏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类结构 目标图像 非目标图像 主分量分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 105-107
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2006.05.041

摘要

首先提出了一种图像分类的结构.根据子块技术和形状描述技术来获取图像中的目标,如果图像类属于目标图像类,则提取图像中目标图像的特征,否则提取整幅图像的底层特征.然后利用主分量分析方法(PCA)对提取的特征进行降维处理,降维处理后的数据由支持向量机进行分类.该方法在标准的Corel图像库上进行了测试,实验结果表明提出的方法有效地提高了图像分类的性能,图像分类的结果与图像的高层语义概念相一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王家廞	清华大学智能技术与系统国家重点试验室	20	316	10.0	17.0
2	肖政宏	湖南文理学院计算机系	20	176	7.0	13.0