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基于SVM與Adaboost的圖像檢索應(yīng)用_梁競(jìng)敏
隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日趨廣泛，大規(guī)模圖像集不斷涌現(xiàn)，圖像檢索日顯重要。在圖像檢索過(guò)程中，圖像中的對(duì)象（如圖像的主體和背景）往往才是人們感興趣的檢索內(nèi)容，因而基于內(nèi)容的圖像檢索（content-based image retrieval， CBIR ）是目前常見(jiàn)的檢索方法。 CBIR 使用顏色、紋理、形狀及區(qū)域等視覺(jué)特征，而這些視覺(jué)特征是唯一可以獨(dú)立、客觀地直接從圖像中獲得的信息。這類系統(tǒng)主要支持基于范例檢索（example-based retrieval）、基于草圖檢索（ sketch-based retrieval）和隨機(jī)瀏覽及其組合的工作方式。 CBIR 的主要特點(diǎn)是利用圖像本身包含的客觀視覺(jué)特征， 圖像相似性體現(xiàn)在視覺(jué)相似性上， 不需要人來(lái)解釋， 也就不需要或者僅需要少量的人工干預(yù)， 尤其是在需要自動(dòng)化的場(chǎng)合取得了大量應(yīng)用。
SVM
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