基于支持向量机的线条图像语义主题自动发现方法  

Automatic Semantic Topic Discovery Approach of the Line Image Based on Support Vector Machine

作　　者：金聪[1] 刘金安[1] 

机构地区：[1]华中师范大学计算机学院,武汉

出　　处：《图像与信号处理》2014年第3期78-85,共8页Journal of Image and Signal Processing

基　　金：教育部人文社会科学规划基金项目(11YJAZH040)的研究成果之一。

摘　　要：提出了一种基于支持向量机分类器的线条图像语义主题自动发现方法。首先对训练图像进行分块,在对图像子块进行聚类后,得到由聚类中心构成的类集合;从每幅训练图像的注释文字中提取所有名词构成关键词集合。其次,对未标注的测试图像进行同样分块处理,计算子块与每个关键词的相关性,得到每个子块的标注词集合。最后,计算每个关键词在各个子块标注中出现的次数,取出现次数最多的关键词作为图像的语义主题。实验结果表明,所提出的方法对于线条图像的语义主题自动发现是有效的,具有比较好的性能。

关 键 词：数字图像 语义主题发现 图像块聚类 支持向量机 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]