利用SVM相关反馈和语义挖掘的遥感影像检索  

SVM-relevance-feedback and Semantic-extraction-based RS Image Retrieval

作　　者：刘婷婷[1,2] 林珲[2] 张良培[3] 代汉青[3,4] 

机构地区：[1]武汉大学中国南极测绘研究中心,武汉市430079 [2]香港中文大学太空与地球信息科学研究所,香港新界沙田 [3]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市430079 [4]黄冈市城乡规划局,黄冈市438000

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》2012年第4期415-418,共4页Geomatics and Information Science of Wuhan University

基　　金：国家海洋局极地专项“测绘遥感技术在极地环境考察与评估中的应用”资助项目(JDZX20110008);武汉大学青年教师资助项目(3101004)

摘　　要：针对语义鸿沟问题,将基于语义特征挖掘模型与支持向量机相关反馈方法相结合,建立了基于支持向量机相关反馈的人机交互遥感影像语义检索系统。实验结果表明,该方法利用高层语义特征及人机交互反馈信息缩小了语义鸿沟,提高了影像检索的精度。The semantic gap between high-level human perception and low-level image fea- tures becomes the bottleneck in content-based remotely sensed image retrieval technology. To solve this problem, in this research, a human machine interaction （HMI） remotely sensed image retrieval system is built that combines semantic mining model and SVM-based relevance feedback method. The experiments indicate that this method can well narrow se- mantic gap and improve retrieval precision and recall.

关 键 词：影像检索 语义挖掘模型 相关反馈 SVM 

分 类 号：P237.3[天文地球—摄影测量与遥感]