一种基于语义的图像数据库分类系统  

A Novel Semantic-based Image Database Classification System

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》2004年第4期256-260,共5页Application Research of Computers

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)

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。A hierarchical automatic classification system of the image database has been realized, which concerns the following semantic information: Day, Night, Sunrise/Sunset, Indoor, Outdoor, Building and Landscape. Several discriminative features are selected through analyzing the image contents and comparing the present low-level features. The application of Support Vector Machines(SVMs)in the hierarchical semantic image classification is investigated. To improve the accuracy,a reject scheme is adopted in our system through revising the standard SVM output into the probabilistic output. The system also achieves good performance on testing sample from the Google retrieval result,so it can be thought a good filter for the image retrieval system.

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[自动化与计算机技术—计算机应用技术]