基于多层次概念格的图像场景语义分类方法

摘要

现有理论与方法在处理图像场景语义分类时,由于缺少对图像语义关系的深入挖掘,过分依赖视觉词典数量等原因,导致场景分类精度不高.本文提出一种基于多层次概念格的图像场景语义分类方法,将特征集转换成图像视觉形式背景,利用概念格的层次分类模型,通过层次映射关系,分别构建图像与视觉词集属性概念格,在此基础上通过动态调整阈值参数,获取分类精度概念外延阈值,得到具有较高分类精度的场景语义视觉模型.实验结果表明,该模型在精确度指标上有所提高,文中方法切实有效.