利用SVM和灰度基元共生矩阵进行图像数据库检索
이용SVM화회도기원공생구진진행도상수거고검색
Content-based image retrieval in database using SVM and gray primitive co-occurrence matrix
  • 万方数据
    大连理工大学学报 대련리공대학학보
    JOURNAL OF DALIAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
    2003年 4期 475-478,488 ,共5页

    王亮申%欧宗瑛%苏铁明%杨鑫华%曾好平

    왕량신%구종영%소철명%양흠화%증호평

    图像检索%分类%特征%SVM 圖像檢索%分類%特徵%SVM
    도상검색%분류%특정%SVM
    提出了一种新的基于内容的图像检索方法. 其关键技术是:(i)提出一种检索图像内容纹理统计特征的新方法. 定义若干规范灰度像素模式基元;计算这些基元沿不同方向和不同跨距成对出现的概率,可以组成灰度-基元共生矩阵;该矩阵可用来描述图像纹理方面的特征. (ii)通过构建分类矩阵进行二叉树判别,扩展了SVM的多类分类功能. 实验测试表明该法可行,且具有较好检索性能.
    제출료일충신적기우내용적도상검색방법. 기관건기술시:(i)제출일충검색도상내용문리통계특정적신방법. 정의약간규범회도상소모식기원;계산저사기원연불동방향화불동과거성대출현적개솔,가이조성회도-기원공생구진;해구진가용래묘술도상문리방면적특정. (ii)통과구건분류구진진행이차수판별,확전료SVM적다류분류공능. 실험측시표명해법가행,차구유교호검색성능.
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