基于特征互补率矩阵的图像分类方法

摘要：

在基于内容的图像检索和分类系统中,图像的底层特征和高层语义之间存在着语义鸿沟,有效减小语义鸿沟是一个需要广泛研究的问题.为此,提出一种基于特征互补率矩阵的图像分类方法,该方法通过计算视觉特征互补率矩陈进而指导融合特征集的选择,利用测度学习算法得到一个合适的距离测度以反映图像高层语义的相似度.实验结果表明,该方法能有效提高图像分类精度.

关键词：距离测度学习、特征互补率矩阵、特征融合、图像分类

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科委科技基金资助项目08511501903.08511501200.08511500902

在线出版日期：2011-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：230-231,234