支持向量机在图像分类中的应用：结合颜色与纹理特征

"该资源是一篇关于利用支持向量机（SVM）进行图像分类的学术论文，作者伍卉和李仁发。文章主要探讨了如何结合图像的颜色和纹理特征，以克服‘语义鸿沟’问题，提高图像分类的准确性。实验结果表明，这种特征融合的方法在图像分类中表现优于单一特征方法和其他特征综合方法。" 在这篇论文中，作者们针对图像检索和分类中的核心问题——“语义鸿沟”，提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的图像分类方法。他们认识到，仅依赖图像的底层特征（如颜色、纹理）往往不足以准确捕捉图像的高层语义信息。为了解决这个问题，他们设计了一种新的策略，即结合图像的颜色和纹理特征进行综合分类。 在特征表示方面，论文可能详细介绍了如何提取和表示图像的颜色特征和纹理特征。颜色特征通常包括色彩直方图、颜色共生矩阵等统计方法；而纹理特征则可能涉及到局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）、灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）等描述子。这些特征能够提供图像的不同视觉信息，有助于更好地理解图像内容。 支持向量机（SVM）作为一种有效的机器学习模型，在处理分类问题时，尤其在小样本情况下表现出色。它通过构造最大边距超平面将数据分类，可以有效地处理高维特征空间。在论文中，SVM被用作学习工具，用于训练模型以区分不同的图像类别。 论文的第3节可能详细阐述了SVM的工作原理，包括拉格朗日乘子、核函数的选择（如高斯核、多项式核等），以及优化目标——找到最优间隔的决策边界。同时，作者可能还讨论了SVM在特征融合中的优势，比如其对非线性可分问题的处理能力。 在特征融合部分，作者提出了一个新的方法，可能涉及特征的加权组合或者通过某种方式（如主成分分析PCA）减少特征维度，同时保持关键信息。这种方法旨在通过综合不同特征来增强分类性能，去除冗余信息，提高分类的精度和鲁棒性。 实验部分可能包含了在某个图像数据库上的分类实验，对比了单一特征分类、其他特征融合方法以及所提新方法的性能。结果证实了所提方法在克服“语义鸿沟”和提高分类效果方面的有效性。 这篇论文贡献了一种新的图像分类策略，通过集成SVM和多特征融合技术，为解决图像检索中的“语义鸿沟”问题提供了新的思路，对于图像理解和内容检索领域有着重要的理论和实践意义。