基于内容的图像检索中SVM和Boosting方法集成应用

提出一种适用于图像内容检索的AdaBoostSVM算法。算法思想是采用支持向量机(SVM)作为AdaBoost算法的分量分类器;基于相关反馈检索机制,通过增加重要样本来模拟AdaBoost算法的权重调整方法。在包含2000幅图像的数据库中进行了检索实验,结果表明AdaBoostSVM算法能有效提高系统的检索性能。     

基于肤色分割和AdaBoost算法的彩色图像的人脸检测

文章提出了肤色分割和AdaBoost算法结合的人脸检测算法。首先,对彩色图像进行肤色分割,通过人脸肤色的统计特征得到候选人脸区域：然后,基于AdaBoost算法,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸。实验证明,该方法具有肤色检测快速和AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效的运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况。     

一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法

利用图像全局特征的检索不能很好地检索用户想要的对象内容,而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法。针对上述两者的缺点,文中提出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法首先对样例进行多分辨率树状分解,再由用户选择分解后的任意多个感兴趣的子图,提取子图的特征以进行相似性度量,并应用相关反馈以更好地捕获用户的检索意图。该方法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征,且经由实验证明具有较高的查全率。     

复杂背景图像中军用靶子识别算法研究

提出了一种新的靶子图像识别算法,专门针对野外实弹射击采集的、具有复杂背景的图像。首先利用颜色特征,通过RGB空间转换到HSI空间、S通道阈值分割、融合I通道信息、第二次阈值分割、形态学后处理等步骤,进行一次粗分割;然后利用区域特征,提出了一种基于AdaBoost学习算法的靶子分类器设计方法,可以较好地将靶子区域同其他杂质区域分开,得到最终识别结果。     

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测*

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法

利用图像全局特征的检索不能很好地检索用户想要的对象内容，而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法。针对上述两者的缺点，文中提出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法首先对样例进行多分辨率树状分解，再由用户选择分解后的任意多个感兴趣的子图，提取子图的特征以进行相似性度量，并应用相关反馈以更好地捕获用户的检索意图。该方法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征，且经由实验证明具有较高的查全率。     

联合相关反馈在医学图像检索中的应用

为进一步提高基于内容的医学图像检索性能,本文对相关反馈算法和全局特征进行研究。将基于模糊区域特征的图像检索和相关反馈算法与基于SVM的相关反馈算法结合起来,对复杂的区域特征采用基于模糊区域特征相关反馈算法,对全局特征采用能同时使用正例和负例图像的基于SVM的相关反馈算法,提出联合相关反馈算法。实验结果表明,采用这些方法后,检索结果有了很大的提高。     

基于目标区域和相关反馈的图像检索

提出了一种基于目标区域和相关反馈的图像检索方法,首先采用改进的K均值无监督分割方法将图像分割成区域,然后提取每个区域的颜色、位置、形状特征进行相似度计算;最后采用基于支持向量机(SVM)的相关反馈算法提高检索精度。实验结果表明,方法具有良好的检索性能。     

基于SVM的相关反馈图像检索研究

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图和基于图像分割的检索过分依赖复杂的图像分割算法二者的不足,在基于子图的图像检索思想的基础上,给出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法,并通过基于SVM的相关反馈算法来更好地捕获用户的检索意图。实验证明,该算法能发挥用户在检索过程中的作用,具有简单、高效、查全率较高的优点。     

一种基于区域综合特征的图像检索方法

提出一种基于目标区域的图像检索方法,首先采用颜色聚类的分割方法将图像分割成不同的区域,提取每个区域的颜色、位置、形状等低层特征,然后提出一种相似度计算方法实现图像的相似性度量。为了提高图像检索的准确度,最后采用支持向量机(SVM)的相关反馈算法。实验结果表明,基于目标区域的图像检索效果比基于全局图像特征的检索效果有较好的改善。