基于SVM的图像分类

• 作者: 姚明海 胡斌斌
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 支持向量机 分类器 底层特征 高层语义
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 115-116,156
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.01.048

摘要

现有的图像检索系统多是针对底层特征的系统,而人类往往习惯于在语义级别进行相似性判别.如何跨越底层特征和高层语义之间的"鸿沟",成为基于内容检索的研究重点.本文提出一种利用SVM提取图像的高层特征,然后对图像进行语义级别的分类.实验结果表明,该方法在一定程度上跨越"语义鸿沟".

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚明海	浙江工业大学信息学院	91	1088	17.0	30.0
2	胡斌斌	浙江工业大学信息学院	1	17	1.0	1.0