检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:贾宇[1] 冯志勇[1] 陈祉宏[1] 于永新[1]
机构地区:[1]天津大学计算机科学与技术学院,天津300072
出 处:《中国图象图形学报》2011年第10期1866-1875,共10页Journal of Image and Graphics
基 金:天津市科技支撑计划项目(08ZCKFGX00700)
摘 要:为了弥补图像底层特征到高层语义之间的语义鸿沟,提出一种颜色语义特征的构建方法以建立新的语义映射来提高图像分类准确率。通过提取底层颜色特征,构建包含颜色概念的语义网络,建立了颜色语义特征三元组,利用机器学习分类算法进行图像分类。实验结果表明,利用文章提出的新方法构建的语义特征向量进行图像分类,不仅可以取得优秀的分类结果,同时对不同的分类算法具有鲁棒性。Aiming at overcoming the semantic gap between low-level features and high-level semantic concepts of images and to improve the precision of image classification, we propose an approach to construct a color semantic feature to map low-level features to semantically meaningful categories. Color features are extracted first and then a semantic network containing a set of color concepts and related objects is build. Finally, a color semantic 3-tuple is being constructed. The proposed method can not only get better results in image classification, but is also more robust.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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