【摘 要】
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基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间＂语义鸿沟＂的关键.笔者以性能优越的回归型支持向量机（SVR）理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院,北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学资助项目（60773031, 60873222）,视觉与听觉信息处理国家重点实验室（北京大学）开放资助项目（0503）,计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）开放资助项目（A200702）
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基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间＂语义鸿沟＂的关键.笔者以性能优越的回归型支持向量机（SVR）理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,提出了一种基于多种高级语义特征的图像检索新方法.该方法首先利用Canny检测算子提取原始图像的边缘信息,并据此得到低层纹理特征与颜色特征,同时利用SVR将低层特征映射到高级语义,以获得图像的高级对象语义.然后结合图像边缘线条方向,利用SVR将线条方向映射为高级语义,以获得图像的线条情感语义.再结合人眼视觉系统感知特性,给出基于全局主要
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