基于模糊支持向量机的面向语义图像检索算法

• 作者: 唐振华 覃团发 黄文宇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 面向语义的图像检索 模糊支持向量机 最小隶属度 不可分区域
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1987-1990
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.05.112

摘要

为了缩减图像低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,提出一种基于模糊支持向量机的面向语义图像检索(SBIR-FSVM)算法.在提取图像的低层特征的基础上,将最小隶属度模糊支持向量机引入到图像检索技术中,获取图像语义信息及消除传统支持向量机(SVM)在多类分类中产生的不可分区域,从而实现面向语义的图像检索.实验结果表明,提出的SBIR-FSVM算法与基于SVM的图像检索算法及综合多特征的基于内容的图像检索算法相比均有了显著的改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃团发	广西大学计算机与电子信息学院	151	1073	17.0	26.0
2	唐振华	广西大学计算机与电子信息学院	24	114	7.0	9.0
3	黄文宇	广西大学计算机与电子信息学院	2	33	2.0	2.0