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基于KNN的图像自动分类模型研究
引用本文:余肖生,周宁,张芳芳.基于KNN的图像自动分类模型研究[J].中国图书馆学报,2007,33(1).
作者姓名:余肖生  周宁  张芳芳
作者单位:1. 武汉大学信息管理学院,武汉,430072
2. 武汉大学信息资源研究中心,武汉,430072
基金项目:国家自然科学基金项目(70473068),教育部社会科学研究重大课题攻关项目(05JZD0024)的研究成果之一。
摘    要:所谓图像自动分类是指利用图像自动分类器把待分类的图像分配到预定义的图像类的过程。用于图像自动分类的方法有多种。其中K近邻算法是一种基于实例学习的方法,是一种较理想的自动分类器。本文在它的基础上提出了图像自动分类模型,整个图像自动分类过程包括图像预处理、特征表示、机器学习和图像分类4个步骤。表1。图1。参考文献13。

关 键 词:图像自动分类  K近邻算法  支持向量机  贝叶斯分类法

A KNN-Based Model for Automatic Image Categorization
Yu Xiaosheng,Zhou Ning and Zhang Fangfang.A KNN-Based Model for Automatic Image Categorization[J].Journal of Library Science In China,2007,33(1).
Authors:Yu Xiaosheng  Zhou Ning and Zhang Fangfang
Institution:Yu Xiaosheng
Abstract:Automatic image categorization is a process of categorizing images into defined categories by using automatic image categorizers.There are many methods for the automatic categorization of images,among which the K-Nearest Neighbor algorithm is a case-based learning method and is a comparatively ideal automatic categorizer.On the basis of the K-Nearest Neighbor algorithm,the authors proposes a model for the automatic categorization of images,including the preprocessing,characteristic presentation,machine learning and categorization of images.1 tab.1 fig.13 refs.
Keywords:Automatic image categorization  K-nearest neighbor  Support vector machine  Bayes categorization
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