基于区域空间的综合特征的图像语义分类技术研究

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基于区域空间的综合特征的图像语义分类技术研究

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毕业论文范文题目：基于区域空间的综合特征的图像语义分类技术研究，论文范文关键词：基于区域空间的综合特征的图像语义分类技术研究
基于区域空间的综合特征的图像语义分类技术研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着网络技术和多媒体技术的迅速发展,人们对图像信息的需要剧增。传统的基于人工标注的图像分类和检索技术,由于其效率低和主观性的差异等缺点已经不能满足人们的需要;基于内容的图像检索技术,从底层特征表达图像的信息,实现对图像的理解。然而（此处忽略..）,图像具有丰富的高层语义,导致图像的底层特征与人对图像的理解之间存在很大的差异,出现图像检索的“语义鸿沟”问题。基于语义的图像分类技术便应运而生,并代表着图像理解发展的方向。本文结合遗传算法和支持向量机研究了基于区域空间的综合特征（本文此处忽略..）的图像语义分类技术。为了能表达对图像的理解,和提高图像分类的分类精度和准确率,本文提出了基于块区域空间的综合特征的图像语义分类技术,首先对图像进行模块划分,分别提取每个模块的特征,通过核主成分分析方法对模块特征进行融合,然后利用本（文章此处忽略..）文中改进的自适应的遗传算法对划分的模块区域综合特征进行优化加权,组成图像的加权的最优化综合特征来表达图像的信息,文中还改进了一对一多分类的支持向量机作为进行图像分类的分类器,对输入的图像特征向量的样本集进行图像分类。本文对文中改进（本文此处忽略..）的算法及分类方法进行了实验,验证本文提出的基于块区域空间的综合特征的图像语义分类技术对图像分类具有较高的分类精度,实验结果表明将本文中改进的自适应遗传算法用于优化加权和改进的一对一多分类支持向量机用做分类器,是有效可行的。

以上为本篇毕业论文范文基于区域空间的综合特征的图像语义分类技术研究的介绍部分。

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