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介绍了一种通过轮廓线变化描述图像构图特征,采用机器学习获取图像方向分类模
型的手法. 通过试验验证了该手法的有效性,并对其存在问题和改进方向进行讨论.
关键词: 决策树;轮廓线;图像分类
数字图像的像素值分布在一定程度上可以反映图像内容的特征,鉴于图像内容物体识别技术的不成熟,利用像素值的分布特征进行图像分类成了目前对图像进行分类的常用手段. 如T. Kato 等开发的ART MUSEUM 系统,M. J . Swain 等开发的FINDIT 系统, IBM 公司的QBIC 系统[1 ] ,这些分类系统采用了基于像素值分布的特征以及特征距离的计算来进行分类检索. J . W. Hsich[2 ]以及Cheng Yang[3 ]的分类检索系统虽然讨论了复杂一些的学习和评价方法,但试验中所使用的仍是基于像素值分布的特征.这一类方法从图像像素出发推测图像的分类却具有一定的局限性,比如适合于具体图像间的类似评价,无法表达抽象级别较高的结构描述如图像构图特征.我们的研究目的是要在数码相机图像输入计算机时自动判别图像的正确方向. 图1 为3 个可能方向的输入图像. 图像构图和图像中物体分布有密切关联,使用能够反映图像中物体位置和大致形状特征的轮廓线之变化特征,则有可能描述图像的构图特征,从而达到对图像方向判断的目的. 另外,由于难以对构图特征和图像方向的关系进行显式定量描述,因此拟采用机器学习构筑分类模型.
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