论文研究-基于CCA的图像语义特征提取的分析与研究.pdf

为了提高图像语义特征提取的精确度, 克服目前大部分图像语义特征提取算法中, 因图像特征提取不当, 导致特征参数不能全面反映图像语义的问题, 提出了一种基于典型相关分析CCA的特征融合的图像语义特征提取方法。该方法首先采用圆形对称邻域取代传统的矩形邻域的方法, 对局部二值模式LBP纹理特征进行了改进, 然后采用高维小样本下典型相关分析对可伸缩颜色描述算子的颜色特征和改进的LBP纹理特征进行特征融合。实验结果表明, 所提出的方法明显提高了图像语义特征提取的精确度, 能有效地建立图像的低层特征与语义特征间的一致性。