基于特征元素和关联规则的图象分类方法

发布时间：2018-04-20 23:07

  本文选题：图象分类 + 特征元素　； 参考：《电子学报》2002年09期

【摘要】：图象分类是搜索引擎中的重要模块.本文提出了一种基于特征元素的图象分类方法.特征元素与特征向量相比能够根据人的主观感知来提取图象的视觉特征.与传统的基于特征向量的图象分类方法不同,本文提出的图象分类方法不计算特征空间中特征向量之间的距离,而是通过关联规则挖掘发现图象的特征元素与图象所属类别之间的联系.本文实现了该分类算法并将其与一种基于特征向量的图象分类方法NFL相比较.实验的结果证实了所提方法的优越性.
[Abstract]:Image classification is an important module in search engine. In this paper, a method of image classification based on feature elements is proposed. Compared with feature vectors, feature elements can extract visual features of images based on human subjective perception. Different from the traditional image classification method based on feature vector, the image classification method proposed in this paper does not calculate the distance between the feature vectors in the feature space. Instead, association rules mining is used to discover the relationship between the feature elements of the image and the classification of the image. In this paper, the classification algorithm is implemented and compared with a feature vector based image classification method (NFL). The experimental results confirm the superiority of the proposed method.
【作者单位】： 清华大学电子工程系 清华大学电子工程系
【基金】：国家自然科学基金（No.60172025）
【分类号】：TP391.4

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本文编号：1779837