基于MPEG-7的模型训练、图像分类和图像检索方法

    公开(公告)号:CN119672443A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202510185559.4

    申请日:2025-02-19

    Abstract: 本申请实施例提供了一种基于MPEG‑7的模型训练、图像分类和图像检索方法,涉及图像处理技术领域。具体实现方案为:获取样本图像的多种不同类别的描述符;按照各类别的描述符分别对应的预设数值范围,对获取到的各描述符的数值范围进行调整,并将调整后的各描述符进行拼接,得到样本图像的第一特征向量;将第一特征向量输入初始的SVM,得到样本图像的预测类别;基于得到的预测类别与样本图像的真实类别之间的差异,计算损失值;基于损失值,对SVM的模型参数进行调整。可见,通过本方案,可以提高训练得到的模型的分类精度,那么,利用训练得到的模型进行图像分类可以提高图像分类的准确性。

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