一种新的基于目标和特征的图像分类框架

首先提出了一种图像分类的结构。根据子块技术和形状描述技术来获取图像中的目标,如果图像类属于目标图像类,则提取图像中目标图像的特征,否则提取整幅图像的底层特征。然后利用主分量分析方法(PCA)对提取的特征进行降维处理,降维处理后的数据由支持向量机进行分类。该方法在标准的Corel图像库上进行了测试,实验结果表明提出的方法有效地提高了图像分类的性能,图像分类的结果与图像的高层语义概念相一致。

基于PCA和GMM的图像分类算法

讨论了目标图像类和非目标图像类的分类方法。按统计学原理,如果图像类属于目标图像类,则提取图像中目标图像的特征,否则提取整幅图像的底层特征,基于主分量分析(PCA)的图像特征降维方法和高斯混合模型(GMM)分类器,提出了一种图像分类算法,该算法在标准的Corel图像库上进行了测试,并与其它基于GMM的方法进行了比较,实验结果表明了提出算法的有效性。