【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院研究生院,中国科学院计算技术研究所
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)，国家网络和信息安全管理中心资助项目
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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.
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