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摘要:
为了减小低层视觉特征和高层语义之间存在的“语义鸿沟”,提出一种采用树结构支持向量机实现图像底层视觉特征到高层语义的映射方法.利用二叉树结构构建支持向量机(SVM),在SVM核函数空间利用距离作为树节点处的分类度量.二叉树的结构可以大大减小语义分类的时间,而将距离较大的语义类先分离开保证了语义分类具有较高的准确率.实验证明,该方法在保证准确率的同时可以在较大程度上缩短分类检索时间.
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文献信息
篇名 图像语义分类的树结构SVM方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像语义分类 二叉树 支持向量机
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 186-189,201
页数 分类号 TP391
字数 3599字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.12.038
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 印勇 重庆大学通信工程学院 58 573 14.0 21.0
2 吕轶超 重庆大学通信工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像语义分类
二叉树
支持向量机
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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