| 一种高效的语义图象分类方法 |
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| 引用本文： | 李学龙,刘政凯,俞能海,袁媛.一种高效的语义图象分类方法[J].电路与系统学报,2002,7(2):22-25. |
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| 作者姓名： | 李学龙 刘政凯 俞能海 袁媛 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学,信息处理中心,安徽,合肥,230027 |
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| 基金项目： | 国家“九五”重点科技攻关资助项目(96-B02-01-05) |
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| 摘 要： | 本文针对大型高维图象数据库检索，提出基于单特征进行高速，快捷的学习矢量量化算法，在独立的训练集（7537幅图像）和测量试集（5000幅图象）上，通过实验对户内／户外，城市／风景分类，并在同条件下同贝叶斯分类顺及支持向量机的结果比较，在计算复杂度和消耗时间上大大缩减，分类效果仍保持基本相似，且对有的分类问题可提高判别准确率。
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| 关 键 词： | 图象分类 图象索引 特征选取 学习矢量量化 |
| 文章编号： | 1007-0249(2002)02-0022-04 |
| 修稿时间： | 2002年1月8日 |
An Efficient Semantic Image Classification Method |
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| LI Xue-long,LIU Zheng-kai,YU Neng-hai,YUAN Yuan.An Efficient Semantic Image Classification Method[J].Journal of Circuits and Systems,2002,7(2):22-25. |
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| Authors: | LI Xue-long LIU Zheng-kai YU Neng-hai YUAN Yuan |
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| Abstract: | An efficient method for fast-indexing image retrieval based on simple single feature is proposed. The algorithm of this method performs well on large high-dimension image databases. Good results have been attained from experiments for both Indoor/Outdoor and City/Landscape problems on two independent image databases separately. There are 7537 images in the trained set, while the tested set includes 5000 images. Compared with Bayesian Classifier and Support Vector Machine, Using this method, the executive speed can be accelerated greatly. |
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| Keywords: | Image Classification Image Indexing Feature Selection LVQ |
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