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基于中文自然语言的纹理分类新方法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:微电子学与计算机
  • 时间:0
  • 页码:139-142
  • 语言:中文
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]泰山学院信息科学技术系,山东泰安271000, [2]山东师范大学传播学院,山东济南250014
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60572113/f0102);泰山学院科研计划项目(Y06-2-16)
  • 相关项目:高维小波基构造及其应用的研究
中文摘要:

提出了一种新的基于中文自然语言纹理描述词的纹理分类方法,建立了自然纹理分类体系,并用最小二乘支持向量机对纹理进行分类,实现了纹理的视觉特征到语义描述的转换。实验结果证明,该方法在图像理解和基于内容的图像检索中有助于缩小纹理特征的数学描述和人类理解之间的“语义鸿沟”。

英文摘要:

In this paper, a novel approach of texture classification based on conceptual words of Chinese natural language which describe various natural textures has been put forward. Then we make use of LSSVM classifier to classify natural textures, which transform texture visual features to semantic description. Experimental results show that this approach is useful to negotiating the “semantic gaps” between texture concepts and feature parameters on image understanding and image retrieval based on natural language.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909