基于視覺內(nèi)容的圖像分類與檢索.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，圖像已成為日常生活中的一種重要信息載體。面對日益增長的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)，用戶很難在其中找到其真正需要的圖像，從而各種各樣的圖像分類與檢索技術(shù)得到了多媒體研究人員的關(guān)注。
　　本文主要從三個(gè)方面對圖像分類與檢索進(jìn)行研究：圖像底層視覺特征的提取、多元分類器的構(gòu)造、圖像檢索的相關(guān)反饋，并在研究的基礎(chǔ)上開發(fā)了圖像分類與檢索系統(tǒng)。
　　在圖像視覺特征提取方面，本文從顏色、紋理、形狀三個(gè)方面展開了研究

2、，重點(diǎn)學(xué)習(xí)和研究了常用的圖像底層視覺特征提取的方法，并分析比較了各個(gè)特征的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　在多元分類器構(gòu)造方面，本文在基于SVM多元分類器構(gòu)造研究的基礎(chǔ)上，提出了一種自適應(yīng)權(quán)重調(diào)節(jié)的多特征分類算法，當(dāng)采用多個(gè)特征表示圖像內(nèi)容時(shí)，該算法能夠依據(jù)訓(xùn)練樣本集自動(dòng)學(xué)習(xí)各個(gè)特征的權(quán)重。實(shí)驗(yàn)證明，與一般的多特征組合方式相比，本文所提方法對圖像分類性能有一定的改善。另外本文所提方法的一個(gè)明顯優(yōu)點(diǎn)在于能夠根據(jù)訓(xùn)練樣本集自動(dòng)學(xué)習(xí)每個(gè)特征的權(quán)重，從而使