基于支持向量机和粗糙集的图像检索算法  

Image retrieval algorithm based on support vector machine and rough set theory

作　　者：张文娇 闫德勤[1] 桑雨[1] 

机构地区：[1]辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116029

出　　处：《计算机工程与应用》2009年第16期176-179,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.60372071);辽宁省教育厅高等学校科学研究基金(No.2004C031);辽宁师范大学校基金(No.2003-08)~~

摘　　要：研究基于支持向量机和粗糙集的相关反馈图像检索算法。利用粗糙集理论,通过对训练集的学习,构造分类规则,对支持向量机反馈后的结果再次进行处理。实验显示,与现有方法相比,该方法在图像检索的性能和时间上都有明显的改善。Relevance feedback algorithm based on support vector machine and rough set for image retrieval is approached.By using rough set theory,this paper structures classification rules and processes the support vector machine feedback results with learning the train set.Experiments show that compared with the existing methods,the new algorithm can significantly improve the quality of the retrieval performance and save time.

关 键 词：图像检索 相关反馈 支持向量机 粗糙集 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]