文献类型：期刊文章

作　　者：王艳妮[1] 陈龙斌[1] 王卫宏[2] 胡包钢[1]

机构地区：[1]中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室,北京100080 [2]中国科技大学少年班,安徽合肥230026

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金："973"国家基础研究重点项目:图像;语音;自然语言理解与知识发掘(G1998030502)

年　　份：2004

卷　　号：21

期　　号：4

起止页码：256-260

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：实现了一种分等级的图像数据库自动语义分类系统,其中主要涉及白天、夜晚、日出/日落、室内、室外、建筑物以及风景等几个典型的语义信息。通过对图像的信息以及现有底层特征的分析,针对各级分类提取了一些判别能力好的特征。采用支持向量机(SVM)作为分类器;同时为了提高分类准确率,将支持向量机的输出改为概率形式,引入拒绝机制来拒绝一些置信度较低的样本。将Google检索出来的图像作为系统的测试样本取得了很好的分类结果,实验表明本系统可以对Google检索系统的结果进行一定的改进。

关 键 词：基于内容的图像检索  支持向量机 图像语义分类

分 类 号：TP391.72]