SVM用于基于内容的自然图像分类和检索

摘要：

本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的自然图像分类和检索方法.目的在于利用机器学习的方法,自动建立图像类的模型,以提供用户概念化的图像查询方式.从而在一定程度上避免了在传统的基于内容图像检索中出现的低级特征和高级概念间的语义间隔问题.我们使用了线性和非线性SVM对3种具有不同性质的图像特征进行学习,并作以比较.实验结果表明我们的方法是可行的.

关键词： 支持向量机 基于内容的图像检索 图像分类 特征不变性

作者: 付岩 王耀威 王伟强 高文

作者单位: 中国科学院计算技术研究所,北京,100080 中国科学院研究生院,北京,100039 中国科学院计算技术研究所,北京,100080;中国科学院研究生院,北京,100039

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国科学院计算技术研究所第七届计算机科学与技术研究生学术讨论会

会议地点: 四川广元

会议语种:中文

页码: 7-14

在线出版日期: 2002-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）