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图像语义分类的树结构SVM方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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一种图像底层视觉特征到高层语义的映射方法 总被引:4,自引:0,他引:4
基于语义内容的图像检索已经成为解决图像底层特征与人类高层语义之间“语义鸿沟”的关键。根据图像语义检索的思想,提出了一种采用支持向量机(Support Machine Vector)实现图像底层视觉特征到高层语义的映射方法,并在此基础上针对特例库实现了图像的语义标注和检索。实验结果表明,该映射方法能较好地表达人的语义,以提高图像的检索效率。 相似文献
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基于SVM的图像低层特征与高层语义的关联 总被引:4,自引:0,他引:4
在基于内容的图像检索中,针对图像的低层可视特征与高层语义特征之间的鸿沟,提出了一种基于支持向量机(SVM)的语义关联方法。通过对图像低层特征的分析,提取了颜色和形状特征向量(221维),将它们作为支持向量机的输入向量,对图像类进行学习,建立图像低层特征与高层语义的关联,并应用于鸟类、花卉、海洋以及建筑物等几个典型的语义类别检索。实验结果表明,该方法可适应于不同用户的图像检索,并提高了检索性能。 相似文献
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基于SVM算法的图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了SVM算法的原理和在图像分类上的一些应用,将该算法应用于飞机图像的分类,并跟传统的神经网络分类算法进行了比较。跟传统的基于神经网络的图像分类相比,具有良好的抗噪性和较高的识别率,并且具有良好的扩展性。对于飞机图像的分类问题有较好的应用。 相似文献
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在基于内容的图像检索中,针对图像的低层可视特征与高层语义特征之间的鸿沟,提出了一种基于支持向量机(SVM)的语义关联方法。通过对图像低层特征的分析,提取了颜色和形状特征向量(221维),将它们作为支持向量机的输入向量,对图像类进行学习,建立图像低层特征与高层语义的关联,并应用于鸟类、花卉、海洋以及建筑物等几个典型的语义类别检索。实验结果表明,该方法可适应于不同用户的图像检索,并提高了检索性能。 相似文献
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文本分类技术是文本数据挖掘的基础和核心,是基于自然语言处理技术和机器学习算法的一个具体应用。特征选择和分类算法是文本分类中两个最关键的技术,该文提出了利用潜在语义索引进行特征提取和降维,并结合支持向量机(SVM)算法进行多类分类,实验结果显示与向量空间模型(VSM)结合SVM方法和LSI结合K近邻(KNN)方法相比,取得了更好的效果,在文本类别数较少、类别划分比较清晰的情况下可以达到实用效果。 相似文献
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基于SVM的图像分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分类技术有着重要的应用前景,而且对于基于内容的图像检索的发展会有积极的推动作用。多类图像分类是图像分类中的难点,对基于SVM的多类图像分类方法进行了研究,提出在二类支持向量机的基础上构造多类分类器的方法,实验结果证明和传统方法相比,分类准确率有了较大的提高。 相似文献
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基于支持向量机的图像语义分类 总被引:18,自引:0,他引:18
图像的低层可视特征与高层语义特征之间存在着一道鸿沟,人们不能直接理解由计算机自动生成的低层特征.另外,基于内容的图像分类和检索的性能极大地依赖于可视特征的提取和描述.出于这些考虑,提出了新的图像纹理、边缘描述子提取方法,并将它们表示为直方图.在此基础上,集成纹理、边缘和颜色直方图作为图像的特征向量,用支持向量机(SVM)实现图像的语义分类.实验结果表明,集成的图像特征表示在图像分类实验中取得了很好的效果,具有比其他特征表示(如Gabor纹理、颜色直方图)更好的性能. 相似文献
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在基于内容图像检索中,图像的底层视觉特征和高层语义概念之间存在着较大的语义间隔。使用机器学习方法学习图像特征,自动建立图像类的模型成为一种有效的方法。本文提出了一种用支持向量机(SVM)实现自然图像自动语义归类的方法,基于块划分聚类得到特征向量作为SVM训练样本,实现语义分类器。由于参与聚类的是某类图像所有块的特征,提取的特征更能反映某一类图像特征。实验证明这种方法是有效的。 相似文献
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基于SVM的POL-SAR图像分类研究 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种将物理散射机理、纹理信息和SVM结合起来用于POL-SAR图像分类的方法。实验数据选取德国Oberpfaffenhofen实验区域(DE)的DLR ESAR L波段全极化数据,实验区域包括自然植被,如森林、田地和人造目标如建筑、机场跑道等。首先利用OEC分解得到了散射特征,然后提取HH和HV通道图像的纹理特征,并用SVM进行特征选择及分类。然后在上述特征中加入Freeman分解的散射特征重复试验,取得了较好的结果。试验证明了将散射特征和纹理特征结合起来对地物进行分类是有效的,同时也证明了用SVM进行特征选择的有效性。 相似文献
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一种具有容噪性能的SVM多值分类器 总被引:16,自引:1,他引:15
基于 SVM理论的分类器已经发展成为一种通用的二值分类器 .但是它对噪音数据非常敏感 ,而且不适用于多值分类场合 .将标准的 PCA算法扩展到更普遍的领域 ,并提出了一种新的 SVM分类器学习结构 .它使用扩展的 PCA算法对训练集数据进行降噪映射 ,产生一个新的数据集 ,然后通过反对称阵将一组二值分类器组合成一个多值分类器来处理该数据集 .理论分析和试验表明该分类器学习效率高并具有很强的容噪性能 相似文献