Inhaltsbasierte Bildsuche mit Support Vector Machine (SVM)
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Content Based Image Retrieval (CBIR) ist ein sich entwickelnder Trend in der digitalen Bildverarbeitung für die Suche und den Abruf von Bildern aus einer Vielzahl von Datenbanken. Konventionelle inhaltsbasierte Bildabrufverfahren (CBIR) haben folgende Einschränkungen: 1. Es ist langsam; 2. es ist schwierig, negative Beispiele zu kennzeichnen; 3. die Genauigkeit ist in einem einzigen Schritt schlecht; wir schlagen eine neue zweistufige Strategie vor, bei der der erste Schritt die Merkmalsextraktion unter Verwendung von Merkmalen auf niedriger Ebene (Farbe, Form und Textur) ist, während der S...
Content Based Image Retrieval (CBIR) ist ein sich entwickelnder Trend in der digitalen Bildverarbeitung für die Suche und den Abruf von Bildern aus einer Vielzahl von Datenbanken. Konventionelle inhaltsbasierte Bildabrufverfahren (CBIR) haben folgende Einschränkungen: 1. Es ist langsam; 2. es ist schwierig, negative Beispiele zu kennzeichnen; 3. die Genauigkeit ist in einem einzigen Schritt schlecht; wir schlagen eine neue zweistufige Strategie vor, bei der der erste Schritt die Merkmalsextraktion unter Verwendung von Merkmalen auf niedriger Ebene (Farbe, Form und Textur) ist, während der SVM-Klassifikator im zweiten Schritt verwendet wird, um die verrauschten positiven Beispiele zu behandeln. So entsteht ein effizienter Algorithmus für die Bildsuche, der auf dem Farbkorrelogramm für die Extraktion von Farbmerkmalen, der Wavelet-Transformation für die Extraktion von Formmerkmalen und dem Gabor-Wavelet für die Extraktion von Texturmerkmalen basiert.
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