10.3969/j.issn.1673-4785.2006.01.010
使用基于SVM的否定概率和法的图像标注
在基于内容的图像检索中,建立图像底层视觉特征与高层语义的联系是个难题.对此提出了一种为图像提供语义标签的标注方法.先建立小规模图像库为训练集,库中每个图像标有单一的语义标签,再利用其底层特征,以SVM为子分类器,"否定概率和"法为合成方法构建基于成对耦合方式(PWC)的多类分类器,并对未标注的图像进行分类,结果以N维标注向量表示,实验表明,与一对多方式(OPC)的多类分类器及使用概率和法的PWC相比,"否定概率和"法性能更好.
语义标签、否定概率和法、成对耦合、标注向量
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家重点基础研究发展计划973计划2004CB318108;中国科学院资助项目60223004,60321002,60503064,60303005;重庆市应用基础研究基金104236
2006-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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