基于模糊支持向量机的面向语义图像检索算法

摘要：

为了缩减图像低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,提出一种基于模糊支持向量机的面向语义图像检索(SBIR-FSVM)算法.在提取图像的低层特征的基础上,将最小隶属度模糊支持向量机引入到图像检索技术中,获取图像语义信息及消除传统支持向量机(SVM)在多类分类中产生的不可分区域,从而实现面向语义的图像检索.实验结果表明,提出的SBIR-FSVM算法与基于SVM的图像检索算法及综合多特征的基于内容的图像检索算法相比均有了显著的改进.

关键词：面向语义的图像检索、模糊支持向量机、最小隶属度、不可分区域

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西科学基金资助项目桂科自0991058;广西高校人才小高地建设创新团队计划资助项目桂教人[2007]71号;广西研究生教育创新计划资助项目105931003037

在线出版日期：2011-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1987-1990