计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2005年
11期
7-9
,共3页
图像语义分类%情感语义%线条方向直方图%神经网络%图像动感
圖像語義分類%情感語義%線條方嚮直方圖%神經網絡%圖像動感
도상어의분류%정감어의%선조방향직방도%신경망락%도상동감
图像语义分类在基于语义的图像检索中具有重要意义,但是图像的情感语义描述和分类方面的研究在近年来才刚刚起步.该文利用图像的低层特征实现了图像高层情感语义("静感"和"动感")的分类.图像的线条与情感之间存在明显的联系,选用线条方向直方图作为图像特征,利用概率神经网络(PNN)完成语义分类,实验表明该方法具有较好的效果.
圖像語義分類在基于語義的圖像檢索中具有重要意義,但是圖像的情感語義描述和分類方麵的研究在近年來纔剛剛起步.該文利用圖像的低層特徵實現瞭圖像高層情感語義("靜感"和"動感")的分類.圖像的線條與情感之間存在明顯的聯繫,選用線條方嚮直方圖作為圖像特徵,利用概率神經網絡(PNN)完成語義分類,實驗錶明該方法具有較好的效果.
도상어의분류재기우어의적도상검색중구유중요의의,단시도상적정감어의묘술화분류방면적연구재근년래재강강기보.해문이용도상적저층특정실현료도상고층정감어의("정감"화"동감")적분류.도상적선조여정감지간존재명현적련계,선용선조방향직방도작위도상특정,이용개솔신경망락(PNN)완성어의분류,실험표명해방법구유교호적효과.
