摘要
大量的需求使得图像检索成为当前研究的热点。提出了对图像进行均匀分割、识别区域子概念并在此基础上对概念分布向量进行融合的场景分类方法。实验结果表明,这种方法提高了分类结果的P/R值,获得了很好的分类结果。
A large quantity of practical demand has made image retrieval a research focus.We proposed a scene classification method based on the fusion of concept occurrence vectors,which are gained by segmenting images uniformly and recognizing corresponding regional sub concepts.Experiments show that our method increases the P/R values of scene classification,bringing a better result.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第9期182-185,200,共5页
Computer Science
基金
国家自然科学基金项目(60875011
60723003
60721002)
江苏省自然科学基金重点项目(BK2010054)资助
关键词
区域子概念
概念分布向量
特征融合
场景分类
Regional sub concepts
Concept occurrence vector
Feature fushion
Scene classification