本文選題：圖象分類 + 特征元素��； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2002年09期

【摘要】：圖象分類是搜索引擎中的重要模塊.本文提出了一種基于特征元素的圖象分類方法.特征元素與特征向量相比能夠根據(jù)人的主觀感知來(lái)提取圖象的視覺(jué)特征.與傳統(tǒng)的基于特征向量的圖象分類方法不同,本文提出的圖象分類方法不計(jì)算特征空間中特征向量之間的距離,而是通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)圖象的特征元素與圖象所屬類別之間的聯(lián)系.本文實(shí)現(xiàn)了該分類算法并將其與一種基于特征向量的圖象分類方法NFL相比較.實(shí)驗(yàn)的結(jié)果證實(shí)了所提方法的優(yōu)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.
【作者單位】： 清華大學(xué)電子工程系 清華大學(xué)電子工程系
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金（No.60172025）
【分類號(hào)】：TP391.4

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1779837