SVM用于基于内容的自然图像分类和检索
使用机器学习算法进行图像分类
使用机器学习算法进行图像分类随着计算机视觉和机器学习的快速发展，图像分类已经成为其中一个重要的应用领域。
图像分类任务旨在将输入的图像归类到预定义的类别中。
这种技术对于自动驾驶、人脸识别、医学影像分析等领域有着广泛的应用。
在本文中，我将介绍一些常用的机器学习算法以及它们在图像分类中的应用。
1.支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM是一种二分类模型，但可以通过多个SVM模型来实现多类别的图像分类。
SVM的基本思想是找到一个最优的超平面，使得图像样本点在特征空间中能够被最大程度地分离出来。
SVM在图像分类中具有良好的泛化能力和鲁棒性，尤其适用于特征空间高维、样本量小的情况。
2.卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：CNN 是一种深度学习模型，在图像分类中具有很高的准确性和效率。
CNN的关键是通过多层卷积、池化和全连接层来提取图像的局部特征和全局特征，并将其映射到最终的分类结果上。
CNN模型通常具有很好的参数共享性和抽象表示能力，可以处理大规模的图像数据集。
3.决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树状结构的分类模型。
它通过一系列的决策规则来将图像分到不同的类别中。
决策树具有易于理解、可解释性强的特点，对于小规模的图像分类任务效果较好。
然而，当决策树的深度过大或者数据集过大时，容易出现过拟合的问题。
4.随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习的算法，它由多个决策树构成。
随机森林通过对每个决策树的预测结果进行投票，来确定最终的分类结果。
随机森林具有较好的鲁棒性和泛化能力，对于大规模的图像分类任务效果较好。
除了上述几种常用的机器学习算法，还有一些其他的算法也可以用于图像分类任务，包括朴素贝叶斯分类器、k近邻算法等。
这些算法的选择取决于数据集的特点、算法的性能要求和应用场景的实际需求。
在实际应用中，进行图像分类通常需要以下几个步骤：1.数据准备：首先需要收集和准备用于训练和测试的图像数据集。
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)一、选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪一项不是人工智能的研究领域？A. 机器学习B. 计算机视觉C. 生物学D. 自然语言处理[答案：C]2. 下列哪种算法是监督学习？A. 决策树B. 聚类分析C. 人工神经网络D. 支持向量机[答案：D]3. 在深度学习中，哪种网络结构常用于图像分类任务？A. RNNB. CNNC. LSTMD. MLP[答案：B]4. 下列哪种方法不是文本分类中常用的特征提取方法？A. 词袋模型B. TF-IDFC. Word2VecD. RNN[答案：D]5. 下列哪种方法不属于生成对抗网络（GAN）的应用场景？A. 图像生成B. 图像修复C. 文本生成D. 目标检测[答案：D]二、填空题（每题2分，共20分）1. 机器学习可以分为_____和无监督学习两种类型。
[答案：监督学习]2. K-近邻算法（KNN）的核心思想是_____。
3. 支持向量机（SVM）是一种基于_____的分类方法。
[答案：统计学习理论]4. 卷积神经网络（CNN）常用于处理_____类型的数据。
[答案：图像]5. 在自然语言处理中，词嵌入（Word Embedding）是将词汇表示为_____的过程。
[答案：固定维度的向量]三、判断题（每题2分，共20分）1. 人工智能的目标是让机器具备人类的思维和行为能力。
[答案：正确][答案：正确]3. 深度学习是一种基于生物神经网络的计算模型。
[答案：正确]4. RNN（循环神经网络）可以处理变长的序列数据。
[答案：正确]5. GAN（生成对抗网络）只能用于图像生成任务。
[答案：错误]四、简答题（每题10分，共30分）1. 简述朴素贝叶斯分类器的工作原理。
[答案：朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类方法。
给定一个待分类的样本，朴素贝叶斯分类器会计算该样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为最终的预测结果。
基于HOG+SVM的图像分类系统的设计与实现
基于HOG+SVM的图像分类系统的设计与实现姜经纬;程传蕊【摘要】Image classification has high practical value in the industrial, medical, reconnaissance, driving and other fields.We want to design an image classification system through the analysis of image classification technology, the idea of software engineering, HOG+SVM and OpenCV.After testing, the system interface is simple, with easy and stable operation, and you can accurately classify image, access to image information.%图像分类在工业、医疗、勘测、驾驶等领域都有较高的实用价值,通过分析图像分类技术,采用软件工程思想,基于HOG+SVM和OpenCV,设计实现一个图像分类系统. 经测试,本系统界面简洁,操作简单,运行稳定,可以准确地进行图像分类,获取图像信息.【期刊名称】《漯河职业技术学院学报》【年(卷),期】2017(016)002【总页数】4页(P46-49)【关键词】图像分类;HOG特征;SVM分类器【作者】姜经纬;程传蕊【作者单位】沈阳航空航天大学, 辽宁沈阳 110000;漯河职业技术学院, 河南漯河462000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着互联网、电子技术、成像技术的快速发展，数字图像已成为一种重要的信息表达方式。
从日常生活中的图像广告、二维码到医学研究的显微图像，从卫星中的遥感图像到精密的指纹检测，人类无时无刻都在和图像打着交道。
基于粗糙集与SVM的图像检索相关反馈算法
ｓｔ （ ｐ ｘ ｙ）： Ｉ ｓ ｔ （ ）ｌ 【 ， Ｕ ｐ ｘ Ｗ ／Ｉ，Ｉ从支 持子集 与
支持 度可 以评 价属性 的重要性 ， 显示 出属性之 间 并 的依赖 关 系． 如 ， 例 已知 Ｘ Ｘ：蕴 涵 Ｓ ，ｙ） ｘ（ Ｓ ２ ｙ ， 中 Ｘｌ Ｘ２ Ｃ， Ｄ， ０ Ｘ在 Ｘ 中 ｘ（ ） 其 ， ｙ 贝 Ｘ
／Ｉ 称为 Ｙ关于 ｘ的支持度． Ｉ Ｕ 令 ｙ Ｄ是 决策 属性 子集 ， ｙ关 于Ｘ 的支 持子集是 Ｓ （ 一 Ｕ Ｓ （ ）Ｙ 关 于 Ｘ 的 支 持 度 是 ｘ ｙ） ｘＷ ，
ｔ． ｕ ，ｙ ｃｅ
基 于 内容 图像 检 索 系统 给 出的初 始 检 索 的结 果 往往不 能很好 的满足 用 户 的信息 需求 ． 主要归 这
限 ， 立从 图像 的低层 特征 和高 层语 义 的映射 还很 建
困难 ； 其次 ， 由于 用户 界 面 的 限制 以及 对 图像 库 的
的重要性为 ｓ ￣㈦ 一 Ｌ ／＿ ｇ
－ ＿ Ｌ
ｌ ｌ ｕ
；
不熟 悉 ， 户 很 难 给 出准 确 反 应 其 信 息 需 求 的 查 用
作者简介 ： 白勇峰（ ９ ９ ， ， １ ７ 一） 男 宁夏银川人 ， 硕士 ， 算机应用专业 ， 计 主要研究方向 ； 多媒体信息处理．
Ｄ， 一 ， Ｃｎ Ｄ Ｃ是条件属性集 ， Ｄ是决策属性集 ， Ｙ ∈ Ｄ是整体决策而不是对于“决策子集’ ／ Ｗ Ｅ Ｕ ｙ的
一
个局部决策．决策属性 ＹＥ Ｄ关于条件属性 Ｘ∈ Ｃ
应 用 ， 量的 图片 和影 像 的产 生 ， 何 才 能 快 速 有 大 如 效 的利用 这些数 据 ， 当前 一 个 研 究 的 热点 ， 是 因此 基 于 内容 的 图像 理解 Ｃ Ｉ Ｃ ｎｅ ｔＢ ｓｄＩ ｇ Ｂ Ｒ（ ｏ ｔｎ ａｅ ｍａ ｅ Ｒｅｒ ｖ１得 到 人 们 的关 注 ． 主要 的检 索 内容 包 ｔｉ ａ） ｅ 其
分类方法 svm
分类方法 svmSVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种常用的分类方法，广泛应用于很多领域，包括计算机视觉、自然语言处理、医学诊断等领域。
本文将围绕“分类方法SVM”展开，分步骤阐述其基本原理、算法步骤及应用场景。
一、基本原理SVM是一种基于统计学习理论的、用于模式识别、分类和回归问题的算法。
其基本思路是通过寻找一个能够把不同类别的数据分开的超平面来进行分类。
a. 超平面超平面是指将n维空间中的数据划分为两个区域（即两个类别）的线性划分面。
在二维平面中，超平面可以看作一条直线，而在三维空间中，超平面则是一个平面。
在n维空间中，超平面为一个n-1维的子空间，可以表示为：· 其中，w是法向量，b是平面的偏移量。
b. 支持向量支持向量是指距离超平面最近的样本点。
在SVM中，超平面的位置由离它最近的几个样本点确定，这些样本点被称为支持向量。
它们是分类的关键。
c. 间隔间隔是指从超平面到支持向量的距离。
在SVM中，我们希望将两个类别的数据分开的间隔最大化，从而得到最好的分类效果。
因此，SVM被称为最大间隔分类器。
二、算法步骤SVM算法的基本步骤包括数据预处理、模型训练、模型优化和预测。
具体流程如下：a. 数据预处理数据预处理是指对原始数据进行清洗、标准化、转换等操作，使其适合用于SVM的训练和预测。
常见的预处理方式包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。
b. 模型训练模型训练是指使用支持向量机算法对样本数据进行学习和分类，并确定最佳超平面和支持向量。
SVM学习过程可以通过求解有约束的二次优化问题来实现。
通常使用QP（Quadratic Programming）算法求解。
c. 模型优化模型优化是指对SVM模型进行优化，以提高对新数据的分类准确度。
SVM的优化主要包括核函数的选择和调整参数C和gamma的值。
d. 预测预测是指使用已训练好的SVM模型对新数据进行分类，并输出预测结果。
基于SVM的图像分类研究
应 用 Ｓ Ｍ进 行 分 类 的步 骤 如 下 ： 先 收集 各 Ｖ 首 个类的训练集和测试集 ， 接着选择合适 的用来分类 的 图像 特 征 ， 从训 练集 中提 取特 征 ， 然后用 Ｓ Ｍ 分 ｖ 类 器 训练 从 而得 到分 类模 板 ， 后通 过模 板对 待分 最 类 图像 进行 分 类 。
ｔｅａ．Ｍ ｌ —ｃ ｓ ｃ ｓｆａｏ ｅ衄 ｃｈ ａｅ￣ ｓｉ ａｏ ．Ｔｉ ｔｐｒ ｅｅｒｈｓｔｅｍ ｔ ｄｂｓ ｎｓｐｏ ｅｔ ａ ｒ ｖ１ ｕ ｉ ｌ ｓ ｌｓ ｃｔｎｉｔ ｉ ｔ ａ ａ ｉ ｉ ｓｈ ｉ ｕｙｉ ｉ ｇ ｌ ｓ ｃｔ ｎ ｈｓ￣ ｅ ｓａｃｅ ｅ ｏ ａｅ ｏ ｕｐｒ ｖｃ ｒ － ｎｍ ａ ￣ ｉ ｒ ｈ ｈ ｄ ｔ ｏｍ ｃｉ ，ｒ ｏ ｓｕｉ ｕ —ｃ ｓ Ⅵ （ ｕｐｒＶ ｃ ｒ ａｈｎｓ ｔ ｂ ｅｃ ｓｆ ｒ Ｏ ｒ ｌ —ｃ ｓ Ｖ ｓｃｎｉｓｏ ａ ｕ ｂｒ ｆ ｈ ｅ ｐｏ ｓ ｓ ｇｍ ｌ ｌ ｓＳ ｎ ｐｅ ｎ ｉ ｔ ａ Ｓ ｐｏｔ ｅｔ ｃｉ ）ｏ ｅｔ ａ ｉｅ ． ｕ ｔ ｌ ｓＳ Ｍ ｓｔ ｆ ｍ ｅ ｏＭ ｅ ｈ ｌｓ ｉ ｍｕｉ ａ ｏ ｓ ｎ ０１
分类 是图像分类 中的难点 ， 对基于 Ｓ Ｍ的多类图像分类方法进行 了研究 ， 出在二类 支持向量机的基础上构造多类分类器 Ｖ 提 的方法 ， 实验 结果证明和传统方法相 比 ， 分类准确率有 了较大的提高。
关键词 图像 分类 中图分类 号 基于内容的图像检索 支 持向量机 Ｔ３１ Ｐ９
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｇ ｌｓｉ ｃ ｔ ｎ ｔ ｈ ｏｏ ｙ ｈ ｓ ｇ ｏ ｐ ｌ ａｉｎ ｆ ｒｇｏ ｎ ｓｒ ｃ ｍａ ｅ ｃａ ｓ ａ ｏ ｅ ｎ ｌｇ ａ ｏ ｄ ａ ｐｉ ｔ ｏｅ ｒｕ ｄ，ｉ ｗ ｌ ｂ ｉｇ ｐ ｓ ｉｅ ｅ ｅ ｔｏ ｏ ｔｎ — ｂ ｓ ｄ ｉ１ ｅ ｒ— ｉ ｆ ｉ ｃ ｃ ｏ ｔ ｉ ｒ ｏ ｉ ｖ ｆ ｃ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔ ｌ ｎ ｔ ａｅ Ｉａ ｅ Ｉｇ
计算机视觉中的图像分类与识别算法比较
计算机视觉中的图像分类与识别算法比较计算机视觉是一门利用计算机和人工智能技术来模拟和实现人类视觉的学科。
图像分类与识别是计算机视觉领域中的重要任务之一，其目标是从输入的图像中识别和分类出物体、场景或特定的模式。
在图像分类与识别任务中，不同的算法具有不同的表现和优势。
本文将比较并介绍几种常见的图像分类与识别算法。
1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种经典的监督学习算法，广泛应用于图像分类与识别任务中。
SVM通过在不同类别的数据点之间找到一个最优分割超平面来实现分类。
它的主要优势在于可以有效地处理高维数据，对于非线性可分问题可以通过核函数进行转换。
此外，SVM对于小样本和噪声的鲁棒性也较好。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）卷积神经网络是目前图像分类与识别任务中最常用的算法之一。
它的主要特点是在学习过程中自动提取图像的特征，并通过多层卷积和池化操作对图像进行处理。
CNN通过网络中的卷积、激活、池化等操作，逐渐提取和表达图像的特征，从而实现对图像的分类和识别。
由于其具有较强的特征表达能力和表征学习能力，CNN在大规模图像分类任务中具有出色的性能。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，适用于序列数据的处理。
在图像分类与识别任务中，RNN可以用于处理文本描述、图像序列等相关信息。
相比于传统的神经网络，RNN具有较强的时序建模能力，并且可以处理可变长度的输入序列。
因此，利用RNN可以在图像分类与识别任务中更好地利用序列信息，提高算法的性能。
4. 特征提取与选择算法特征提取与选择算法在图像分类与识别任务中起到了关键作用。
这些算法能够从原始图像中提取出具有区分性的特征，为后续的分类和识别任务提供输入。
传统的特征提取算法包括SIFT、HOG等，而基于深度学习的特征提取算法如VGG、ResNet等在最近的研究中取得了很好的性能。
基于图像注释与检索的SVM应用研究
基于图像注释与检索的SVM应用研究摘要：基于内容的图像检索技术产生时代背景、研究过程、目前研究程度及相关技术，本文进行了研究。
论述了SVM的技术原理；并综述了前人对SVM应用在图像标注检索上做相关工作，对这些工作的优缺点通过分析比较，引出以后研究需要解决的问题和有益可行的方法。
在前人的成功经验的基础上，该文提出了一种新的算法：多个SVM与主动学习能够增强检索性能，每个SVM的分类结果可以通过不同的计算确信度方法来评估，以达到很好的效果。
关键词：SVM 图像检索图像标注1 图像检索综述随着多媒体技术的快速发展以及网络和生活中图像数据的大量涌现，在多媒体技术研究中，大家关心的热点问题是如何从中快速、有效地找到有用的图像，在这样的背景下就产生了图像检索。
图像检索发展阶段划分一般为基于文本、内容、语义。
图像检索方法基于文本的大家都很熟悉了，需要每幅图片都提前用关键字标注，我们常用的google、yahoo、baidu都是这种用文本检索的方式。
它的优点是检索简单方便人性化，但是缺点就是简单的文本难以充分表达图像丰富内容、人为标注主观性比较大，另外对于大型的图像数据集，手工标注效率太低。
因此，如何快速、有效地实现对图像的自动语义标注就变得很必要。
于是基于内容的图像检索技术就产生了，它首先提取图像的低层特征，通过计算图像库中图像低层特征与查询图像低层特征之间的相似度获得最终的检索结果。
CBIR的优点是用低层特征取代了文本来表示图像的内容，能够自动进行图像匹配，无需要求图像库中的图像必须含有本文标记。
缺点也很明显就是低层视觉特征与人类的视觉机制明显不一致，高、低层语义特征之间存在很大的语义差异，比如语义特征和语义概念并非一一对应，比如草地树叶都是相同的绿色，但语义不同。
即使语义概念相同，其低层特征也不一定相同，如苹果有红色的也有绿色的。
因此如何缩小“语义鸿沟”，建立低层特征与高层语义之间的关联是目前需要迫切需要解决的问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
如果 Max = R 并且G B
360 +60 <G _ B >/ < Max _ Mi n > ,
H=
如果 Max = R 并且G B
60 <2 + <B _ R >/ < Max _ Mi n > > ,
如果 Max = G
60 <4 + <R _ G >/ < Max _ Mi n > > ,
Abstract I n t he tr aditi onal appr oach of cont ent- based i mage r etri eval t he wi de i mage do mai n r esult s i n t he wi de se manti c gap bet ween t he l o w-l evel f eat ur es and t he hi gh-l evel concept s . We pr opose t o narr o w t he i mage do mai n and use machi ne l ear ni ng met hods t o aut o mati call y constr uct model s f or i mage cl asses t hus pr ovi di ng user s wit h a concept uali zed way t o i mage Cuer y . I n t hi s paper support vect or machi nes ar e tr ai ned f or nat ur al i mage cl assifi cati on . The r esulti ng i mage cl ass model s ar e i ncor por at ed i nt o i mage r etri eval syst e m so t hat t he user s can sear ch nat ur al i mages by cl asses . The experi ment al r esult s ar e pr o mi si ng .
Max = max <R ,G ,B > Mi n = mi n <R ,G ,B >
V = 0 .299R +0 .587G +0 .114B
<0 ,
如果 Max = 0
S = < Max _ Mi n >/ Max , 否则
0,
如果 Max = Mi n
60 <G _ B >/ < Max _ Mi n > ,
第26 卷 第10 期 2003 年10 月
计算机学报 C ~I NESE J OUR NAL OF CO MP UTERS
Vol . 26 No . 10 Oct . 2003
SV M 用于基于内容的自然图像分类和检索
付 岩1 > 王耀威2 > 王伟强1 > 高 文1 > 2 >
1 > ( 中国科学院计算技术研究所 北京 100080 > 2 > ( 中国科学院研究生院 北京 100039 >
我们认为概念化的查询更有现实意义. 所以, 限 制图像的领域, 缩小低级特征和高级概念之间存在 的语义间隔, 并借助机器学习的方法自动建立图像 类的模型用于图像检索, 可能是一条有意义的道路. 我们的方法就是采用支持向量机<SVM> 作为学习 机器, 在自然图像领域中学习图像的内容, 学习到的 图像类别模型用于图 像 检 索. 与 文 献 [5 ]相 比, 我 们 的方法并不要求图像类别是固定的, 也不要求图像 类的先验概率是已知的, 从而更有实际意义. 与文献 [6 ]的不同之处在于, 在建立图像类的模型时我们回 避了对显式先验知识的需求, 学习到的模型被隐含 在了学习机器之中< 这里是支持向量> . 另外, 我们也 对特征的选取做了实验和比较.
本文第2 节给出描述图像所使用的视觉特征; 第 3 节介绍我们采用的学习算法; 第4 节是实验的设计 和结果; 第5 节给出几点总结以及进一步的工作.
2 视觉特征选取
由于颜色是自然景物图像中最重要的内容信 息, 我们选取了颜色 直 方 图 <col or hi st ogr a m > ~ 颜 色
一致 向 量 <col or coher ence vect or > 和 颜 色 相 关 图 <col or corr el ogr a m > 作为图像的特征. 这3 种特征依 次具有不同的区分能力和不变性等性质, 我们将在
基于内容的图像检索从如何赋予视觉特征以语
义的角度可以分为两类 1]: 一类是基于相似度的方 法. 通常由用户指定一个样例图像 然后比较这个样 例图像与数据库中的图像的视觉特征 相近的作为 查询 结 果. 这 类 系 统 包 括 gBI C 2 ] Vi r age 3 ] Vi sual Seek 4 ] 等等. 这类系统 一 般 是 通 用 的 查 询 系 统 对 图像的领域没有限制. 但是 具有相同或相似低级视 觉特征的图像可能有着完全不同的概念信息. 也就 是说 在图像的低级特征和高级概念之间存在着语 义间隔(se manti c gap > 1 ] . 图 像 的 领 域 越 宽 间 隔 就
种量化表示为
O = HSV C
<3 >
10 期
付 岩等C SVM 用于基于内容的自然图像分类和检索
1263
其中 C = c iI i =0 1 2 255 c i 表 示 第i 种 量 化 颜色. 2 .3 颜色直方图
颜色直方图 9 由 Swai n 和 Ball ar d 提出 并最早 用于基于颜色的图像检索. 设原始图像用I x S 表 示 则颜色直方图 H 可以定义如下C
1262
计算机学报
2003 年
越大. 所以这类系统虽然取得了一定成功, 但检索效 果却常常不如人意.
另一类方法是基于解释的方法. 即在分析图像 的内容并提取特征之后, 并不进行比较, 而是直接给 出语义解释, 使得用户可以进行概念化的查询, 如文 献[5 ,6 ]中的方法 便 属 于 该 类. 文 献 [5 ]对 图 像 集 采 取了多级分类的方法, 比如首先将图像分为室内和 室外两类, 再把室外图像分为城市和风景两类, 风景 再进一步分为落日~ 山脉~ 森林等等. 这样就降低了 分类的难度, 要么在宽图像领域中进行粗分类, 要么 在窄图像领域中进行细分类. 在每一级分类时, 采取 了贝叶斯分类的方法. 它假设在每一级分类时, 图像 集包含的图像类别是固定的; 又假设每类图像的先 验概率是已知的, 但实际上这两个理论假设在实际应 用中是难以满足的. 文献[6 ]提出了基于布局<confi gurati on > 的自然图像分类方 法. 它 把 图 像 中 的 各 个 区 域之间定性的空间关系作为特征, 从而在自然图像 范围内, 能够捕获图像的概念信息. 比如, 如果图像 的颜色分布为上部蓝色~ 中部白色~ 下部黄褐色, 那 么这样一种布局暗示着图像可能是雪山类的景物. 这种方法的缺点在于, 它完全依赖于人对图像类别 的先验知识进行人工建模, 而且限于某一图像领域. 当图像领域很宽时, 需要人工建模的图像类别的数 量将是不可接受的.
H = h0 h1
h 255
1 N1 _1 N2 _1
Z Z h = 0 x =0 S =0
Key words support vect or machi nes ; cont ent- based i mage r etri eval ; i mage cl assifi cati on ; f eat ur e i nvari ance
l 引言
由于数字图像数量的猛增 对其进行快速~ 高效 检索的要求愈加强烈. 从20 世纪90 年代初开始 基 于内容的图像检索技术得到了广泛发展. 本文介绍 的方法的目的在于对自然图像的内容进行学习 并 用于分类和检索.
RGB 分量对亮度的贡献程度. 2 .2 颜色量化
由于这三种特征都需要对颜色出现的频率进行
统计, 所以 要 对 颜 色 空 间 量 化. 这 里, 我 们 将 HSV 颜色空间量化成256 个颜色. 方法是 H 分量量化成 16 个值,S 和V 分 量 分 别 量 化 成 4 个 值. 我 们 将 这
否则
<1 >
其中,R ,G ,B ,S ,V [0 ,1 ], H [0 ,360 ]. 我们将这
个变换表示为
T = RGB HSV
<2 >
这里, 我们采用的变换方法与 MPEG~ 7 标准中的变
换 方 法[8 ] 的 不 同 在 ຫໍສະໝຸດ 亮 度 V 的 计 算 方 法. 在
MPEG-7 中,V 取R ,G ,B 中 的 最 大 值, 而 我 们 认 为 我们所采用的方法更有合理性, 因为它考虑了不同
收稿日期:2002-04-08 ; 修改稿收到日期:2003-03-18 . 本课题得到国家 八六三 高技术研究发展计划项目 实时图像检索与 过 滤 关 键 技 术 研究 课题(2001 AA142140 > 和国家网络与信息安全中心 网络视频 流 内 容 检 测 技 术 研 究 及 系 统 课 题 资 助. 付 岩 男 1977 年 生 博 士 研究生 主要研究方向为模式识别~ 机器学习.E- mail : yf u !i ct .ac .cn . 王耀威 男 1976 年生 博士研究生 主要研究方向为多媒体技术~ 模 式识别. 王伟强 男 1972 年生 博士 副研究员 主要研究方向为多媒体技术~ 模式识别. 高 文 男 1956 年生 博士 教授 博士生导师 主 要研究领域为人工智能应用和多媒体技术 侧重于计算机视觉~ 模式识别与图像处理~ 多媒体数据压缩~ 多模式接口以及虚拟现实等的研究.