基于组合特征和SVM相关反馈的图像语义检索模型研究  

Research on Image Semantic Retrieval Model Based on Composite Feature and SVM Relevance Feedback

作　　者：毛彦妮[1,2] 何超[1] 周磊[1] 

机构地区：[1]武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072 [2]南京财经大学国际经贸学院,江苏南京210046

出　　处：《情报科学》2013年第4期129-133,共5页Information Science

基　　金：江苏省科技厅自然科学基金项目(BK2011832)

摘　　要：针对传统的图像检索模型存在内容描述不充分和相似度计算缺乏语义的问题,提出了基于组合特征和SVM相关反馈的图像语义检索模型。实验结果表明,该模型取得了较理想的预期效果,显著提高了图像检索的深度和准确率。An image semantic retrieval model based on composite feature and SVM relevance feedback is proposed to solve the problem of content description insufficiency and lacking semantic in similarity com- putation. Experiment results demonstrate that this model achieved a good anticipative effect. It improves the depth and accuracy and of image retrieval dramatically.

关 键 词：图像语义检索 组合特征 SVM相关反馈 

分 类 号：G254[文化科学—图书馆学]