一种基于SVMS的语义图像分类方法

• 作者: 刘盈盈 文立 石跃祥 莫浩澜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 语义图像检索 底层特征 高层语义 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 452-454
• 页数: 3页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.02.040

摘要

如何跨越图像低层视觉特征到高层语义特征的"语义鸿沟"已成为语义图像检索问题的分类图像分成五个区域;然后在提取图像底层特征的基础上,采用基于支持向量机组(SVMS)的方法建立图像低层视觉特征到高层语义特征之间的映射,将一幅图像同时归入一类或几类图像语义.实验结果表明,该方法具有较好的检索查全率和准确率.

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	文立	湘潭大学信息工程学院	3	15	3.0	3.0
3	莫浩澜	湘潭大学信息工程学院	5	37	4.0	5.0
4	刘盈盈	湘潭大学信息工程学院	2	25	2.0	2.0