[发明专利]一种基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法无效
| 申请号： | 201110059752.1 | 申请日： | 2011-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN102682008A | 公开（公告）日： | 2012-09-19 |
| 发明（设计）人： | 高如如 | 申请（专利权）人： | 高如如 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 230027 安徽省合肥市中*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于基于内容的图像检索研究领域，针对传统基于全局特征的图像检索方法存在的特征维数高、计算量大等问题以及“语义鸿沟”带来的负面影响，提出一种基于显著点特征和SVM(support vectormachine)相关反馈相结合的图像检索方法。显著点提取方法是对图像进行小波分解，选择粗分辨率下绝对值较大的小波系数，然后在细分辨率下跟踪这些小波系数，提取原图像中的能代表这些变化的点，即显著点；然后利用显著点的空间分布信息，提取显著点周围局部区域的特征进行检索，并对检索结果进行SVM相关反馈，重新给出检索结果。本发明在图像检索中可有效地检索更多的相关图像，明显提高了检索的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 显著 svm 相关 反馈 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
一种基于显著点和SVM相关反馈相结合的图像检索方法，其主要包括以下处理步骤：对图像进行小波分解，选择粗分辨率下绝对值较大的小波系数，它们对应原图像中变化较大的区域，然后在细分辨率下跟踪这些小波系数，提取原图像中的能代表这些变化的点，即显著点；然后利用显著点的空间分布信息，提取显著点周围局部区域的特征进行检索，并对检索结果人工标注进行SVM相关反馈，构造出适合表示用户查询意图的分类器，然后用该模型对图像重新分类，再次排序返回结果。
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