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图像的底层特征与高层语义之间存在着“语义鸿沟”,机器不能由图像点阵或图像底层特征而推导出图像的语义.大多数算法中,图像底层特征的提取往往只关注图像单个点或者局部的特性.从基于点与点相互关系的角度来处理图像的语义分类,先简要介绍当前图像语义领域的相关研究方法,之后根据模式组合的思想,提出识别图像中轮廓线条的方法.算法首先利用Canny算法将图像转换为线条轮廓,然后提出一种从图像中识别不同线条的方法,并根据线条线长和角度变化率的分布范围来对不同类别的图像语义进行分类.实验证实了算法的有效性,且在仅有少量样本的情况下仍可获得较高的识别率. 相似文献
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