自然图像分类相关论文
针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题，提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻（K-nearest neighbors，K......
在传统的基于内容图像检索的方法中,由于图像的领域较宽,图像的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义间隔,导致检索效果不......
基于底层视觉特征把图像分为具有特定意义的类别,对于基于内容的图像检索意义重大。因为在这种分类基础上,可以在图像库中建立一种......
核学习是一种非常流行的非线性分类问题解决方法,它通过构建核矩阵来描述样本在高维空间的相似程度,达到种类区分目的。多核学习是......
数字图像的分类问题是图像处理中尤为重要的研究内容,目前关于图像分类的研究大多集中在专业图像领域,如遥感图像和医学图像等。这......
随着电子计算机和互联网的广泛普及,人们越来越多的接触和使用自然图像,自然图像数目增长的速度之快使人们几乎没有时间完成对自然......
针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题,提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻(K-nearest neighbor......
