《计算机学报》文章摘要   全文下载
文章题目	SVM用于基于内容的自然图像分类和检索
作者	付岩1) 王耀威2) 王伟强1) 高文1),2)
作者单位	1)（中国科学院计算技术研究所 北京 100080） 2)（中国科学院研究生院 北京 100039）
发表年份	2003
发表月份	10期(页码： 1261-1265)
文章摘要	摘要 在传统的基于内容图像检索的方法中,由于图像的领域较宽,图像的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义间隔,导致检索效果不佳.该文认为更有现实意义的做法是,缩窄图像的领域以减小低级特征和高级概念间的语义间隔,并利用机器学习方法自动建立图像类的模型,从而提供用户概念化的图像查询方式.该文以自然图像领域为例,使用支持向量机（SVM）学习自然图像的类别,学习到的模型用于自然图像分类和检索.实验结果表明作者的方法是可行的. 关键词 支持向量机;基于内容的图像检索;图像分类;特征不变性 中图法分类号 TP391