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基于内容的图像匹配是计算机科学中一个具有挑战性的问题,它由两个相对困难的任务组成:识别图像上的对象和快速搜索已识别对象的集合。文章提出了一种基于简单模糊分类器的图像分类新方法,使用局部图像特征在已知类和其它类之间区分,使用增强元学习发现最有代表性的局部特征。所提出的方案使用目前最新的图像数据集进行测试,并与使用支持向量机分类的Bag-of-Features图像表示模型进行比较。新方法能达到更高的分类准确度,并且学习和测试所需的时间也缩短了30%以上。