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基于压缩直方图的图像分类
引用本文:冯霞,黄亚楼.基于压缩直方图的图像分类[J].南京航空航天大学学报,2005,37(3):319-324.
作者姓名:冯霞  黄亚楼
作者单位:1. 南开大学信息技术科学学院,天津,300071;中国民航学院计算机科学与技术学院,天津,300300
2. 南开大学信息技术科学学院,天津,300071
摘    要:提出了一种颜色直方图表示的彩色图像自动归于语义类别的策略。在这个分类策略中,主成分分析用于把高维颜色直方图映射至低维特征空间,低维的特征向量用于训练支持向量机分类器。实验结果表明,尽管现有的多种图像内容描述子对分类效果的影响不同,但它们都是高度冗余的,可以在不影响分类正确性的基础上被大幅度压缩。本文研究有助于实现基于内容图像检索相关反馈所要求的快速在线学习和重新归类。

关 键 词:颜色直方图  主成分分析  支持向量机
文章编号:1005-2615(2005)03-0319-06
修稿时间:2004年11月21

Image Classification Using Compressed Histograms
FENG Xia,HUANG Ya-lou.Image Classification Using Compressed Histograms[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2005,37(3):319-324.
Authors:FENG Xia  HUANG Ya-lou
Abstract:
Keywords:color histogram  principal component analysis  support vector machines
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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