【摘 要】
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随着计算机领域相关技术和服务的发展,计算机及网络上存储和使用的数字图像信息迅速增加,如何对图像进行有效的保存和检索成为一个重要的课题,传统的人工分类已经不能满足实际需要。现在常用的方法是提取图像轮廓,利用轮廓代替完整图像信息,从而实现对图像的有效管理。目前针对大规模、异构数字图像,传统的图像轮廓提取方法效率较低、效果较差。在此,提出了一种基于多核学习(MKL)的图像轮廓提取方法,使用多个线索来构造
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随着计算机领域相关技术和服务的发展,计算机及网络上存储和使用的数字图像信息迅速增加,如何对图像进行有效的保存和检索成为一个重要的课题,传统的人工分类已经不能满足实际需要。现在常用的方法是提取图像轮廓,利用轮廓代替完整图像信息,从而实现对图像的有效管理。目前针对大规模、异构数字图像,传统的图像轮廓提取方法效率较低、效果较差。在此,提出了一种基于多核学习(MKL)的图像轮廓提取方法,使用多个线索来构造学习框架分类器,利用分类器进行学习,积累并规范概率输出结果,然后通过算子改善检测结果,效果良好。
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