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基于多超平面支持向量机的图像语义分类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
由于图像的低层可视特征与高层语义内容之间存在巨大的语义鸿沟,而基于内容的图像分类和检索准确性极大依赖低层可视特征的描述,本文提出了一种基于多超平面支持向量机的图像语义分类方法.多超平面分类器从优化问题的复杂度和运行泛化能力两方面进行研究,是最优分离超平面分类器一种显而易见的扩展.实验结果表明,本文提出的方法在图像语义分类的准确性方面要优于诸如采用色彩特征和纹理特征的支持向量机分类器的其它方法. 相似文献
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