面向情感特征的风景图像分类研究及其实现

视觉活动是认知外部世界的主要途径,视觉感知源于物体的外形、色彩及纹理。而颜色特征的不同对人类情感变化起着至关重要的作用。鉴于不同风景图像会产生不同的颜色特征和情感特点,如何建立图像颜色特征与用户评价之间的关系并加以鉴别具有重要的研究意义。该文在学习前人提出的各种颜色提取分类算法的基础上,结合图像的颜色直方图对风景图像的颜色特征进行提取,并利用支持向量机的方法对图像进行分类。实验表明,该方法取得了较好的准确率。     

颜色直方图与相似性度量的自然图像分类研究

主要研究一种面向自然图像的基于颜色特征的分类方法。通过介绍基于颜色特征的不同图像分类技术,分析基于颜色直方图与相似性度量的自然图像分类的可行性,并给出基于HSV颜色模型下的直方图相似性度量的计算方法,最终在包含628幅自然图像的图像库上进行实验。     

面向情感特征的风景图像分类研究及其实现

视觉活动是认知外部世界的主要途径,视觉感知源于物体的外形、色彩及纹理。而颜色特征的不同对人类情感变化起着至关重要的作用。鉴于不同风景图像会产生不同的颜色特征和情感特点,如何建立图像颜色特征与用户评价之间的关系并加以鉴别具有重要的研究意义。该文在学习前人提出的各种颜色提取分类算法的基础上,结合图像的颜色直方图对风景图像的颜色特征进行提取,并利用支持向量机的方法对图像进行分类。实验表明,该方法取得了较好的准确率。     

基于多特征和支持向量机的风景图像分类

本文提出了一种基于多特征和支持向量机的风景图像分类方法.首先,通过深入分析风景图像在视觉内容上的显著特点,利用融合颜色、纹理和形状等多种特征的方式来描述图像;其次,采用一种加权主成分方法对提取的高维图像特征进行有效降维;最后,运用基于支持向量机的分类器对图像进行分类.经试验验证,本文中提出的方法对风景图像有较好的分类效果.