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由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题,传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题,提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类,进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型,实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中,该方法获得了较好的标注准确率和效率。 相似文献
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研究水果图像自动识别问题.由于外界噪声的干扰,影响自动识别的准确率.针对传统水果分类系统依靠人工或者特殊传感器件的局限,同时识别算法由于水果图像的颜色特征和纹理特征复杂,造成识别难度增大等缺陷,提出了一种新的计算机视觉和图像的水果自动分类识别系统.针对于对水果图像进行特征取值,特别是对颜色不同的水果进行识别.首先利用水果的HSV颜色表达,提取稳定的颜色特征;另外利用小波变换所生成的共生矩阵,提取水果的纹理特征.将这两种特征结合,并利用K最近邻分类器进行水果的分类和识别.经仿真结果证明了利用水果颜色和纹理特征的结合,可以有效的实现不同水果的自动分类,并比较传统单一的特征有更高的分类准确率.改进方法设备简单,分类准确率高,无需训练的优点,特别适宜在农业生产领域广泛应用. 相似文献
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事件检测与分类是事件抽取的关键环节,触发词抽取是完成事件检测与分类的主流方法。提出了一种事件触发词抽取方法,该方法针对单一触发词抽取方法没有充分利用依存句法分析信息且召回率不高的问题,通过综合利用依存句法分析信息和其他信息抽取触发词-实体描述对的方法来提高触发词抽取的召回率,然后将触发词-实体描述对抽取结果与单一触发词抽取结果相融合以避免召回率提高所带来的准确率下降问题。在ACE2005中文语料上进行实验,该方法在事件检测与分类任务中取得较好效果,F值分别达到了69.0%和66.2%。 相似文献
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显露模式(EP)是支持度从一个数据集到另一个数据集显著提高的项集. EP具有很强的区分能力,可以建立很好的分类器.提出了一种通过Boosting改进基于EP的分类器的算法BoostEP. BoostEP使用Boosting技术建立多个基于EP的基分类器形成组合分类器,并对每个基分类器预测加权投票得到未知样本的类标号.在UCI机器学习数据库的21个基准数据集上的实验表明,BoostEP的分类准确率足以与NB,C4.5,CBA和CAEP等优秀分类法相媲美. 相似文献