摘要：在基于内容图像检索中，图像的底层视觉特征和高层语义概念之间存在着较大的话义间隔。使用机器学习方法学习图像特征，自动建立图像类的模型成为一种有效的方法。本文提出了一种用支持向量机（SVM）实现自然图像自动语义归类的方法，基于块划分聚类得到特征向量作为SVM训练样本。实现语义分类器。由于参与聚类的是某类图像所有块的特征．提取的特征更能反映某一类图像特征。实验证明这种方法是有效的。http://www.cqvip.com//QK/90452X/200605S/21782655.html

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