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摘要:
由于图像的低层可视特征与高层语义内容之间存在巨大的语义鸿沟,而基于内容的图像分类和检索准确性极大依赖低层可视特征的描述,本文提出了一种基于多超平面支持向量机的图像语义分类方法.多超平面分类器从优化问题的复杂度和运行泛化能力两方面进行研究,是最优分离超平面分类器一种显而易见的扩展.实验结果表明,本文提出的方法在图像语义分类的准确性方面要优于诸如采用色彩特征和纹理特征的支持向量机分类器的其它方法.
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文献信息
篇名 基于多超平面支持向量机的图像语义分类算法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 图像分类 支持向量机 多超平面 图像检索
年,卷(期) 2007,(8) 所属期刊栏目 图像与信号处理
研究方向 页码范围 99-104
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 501字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.08.021
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 刘钊 电子科技大学电子工程学院 52 445 12.0 19.0
2 黄启宏 电子科技大学电子工程学院 8 130 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分类
支持向量机
多超平面
图像检索
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
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
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4776
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