基于视觉语义与RSSVM的图像检索

• 作者: 彭进业 李大湘 贺进芳
• 来源期刊: 华南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 支持向量机 属性约简
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 156-161,166
• 分类号: TP391
• 字数: 5778字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.04.028

摘要

以图像的视觉语义为基础,设计了一种新的空间转换模型,提出了一种新的图像语义描述方法.首先,采用NCut方法对图像进行分割,提取每个区域的颜色、纹理与形状等视觉特征;再用K-Means聚类方法对训练集中所有的视觉特征进行聚类,称聚类中心为视觉语义(Visual Semantic, VS),用来构造投影空间;然后通过所定义的非线性函数,将每幅图像向投影空间作映射,得到图像的投影特征;最后,为了提高分类器的训练效率与性能,先采用RS(粗糙集)方法对投影特征进行属性约简,再用支持向量机(SVM)进行学习和分类.基于Corel图像集的对比实验结果表明,该方法性能受聚类数的影响不大,鲁棒性强,且性能优于其它方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭进业	西北大学信息科学与技术学院	99	701	13.0	21.0
3	李大湘	西北大学信息科学与技术学院	13	66	6.0	8.0
6	贺进芳	西北大学信息科学与技术学院	1	6	1.0	1.0