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基于SVM与Adaboost的图像检索应用_梁竞敏
随着互联网应用的日趋广泛，大规模图像集不断涌现，图像检索日显重要。在图像检索过程中，图像中的对象（如图像的主体和背景）往往才是人们感兴趣的检索内容，因而基于内容的图像检索（content-based image retrieval， CBIR ）是目前常见的检索方法。 CBIR 使用颜色、纹理、形状及区域等视觉特征，而这些视觉特征是唯一可以独立、客观地直接从图像中获得的信息。这类系统主要支持基于范例检索（example-based retrieval）、基于草图检索（ sketch-based retrieval）和随机浏览及其组合的工作方式。 CBIR 的主要特点是利用图像本身包含的客观视觉特征， 图像相似性体现在视觉相似性上， 不需要人来解释， 也就不需要或者仅需要少量的人工干预， 尤其是在需要自动化的场合取得了大量应用。
SVM
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