摘要：图像获取和存储技术的进步可以获得包含大量有用信息的图像数据,在传统的图像分类和检索方案中,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,导致图像的分类和检索效果不佳。针对该问题,提出了一种基于SVM相关反馈的图像分类和检索方案。该方案通过缩窄图像的领域,利用机器学习方法建立图像类的模型,并使用一种优化的SVM相关反馈图像检索方法学习图像的类别,将学习到的模型用于图像的分类和检索。实验结果表明,此方案能够高效的检索出较多相关图像,并对其进行有效分类。

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