检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]清华大学计算机科学与技术系,北京100084
出 处:《计算机应用与软件》2006年第2期3-5,共3页Computer Applications and Software
基 金:国家自然科学基金重点项目资助(60135010);国家重点基础研究(973)(2004CB318108)资助
摘 要:本文讨论了基于内容的图像检索系统中特征提取的技术,并提出了一种基于图像中心加权特征提取算法,即对图像不同位置提取的特征采用不同的加权系数,越靠近图像中心加权系数越大。最后使用支持向量机技术作为图像分类器进行图像的检索。实验表明该系统能有效地检索大规模的图像数据库,并取得了比较好的效果。In this paper feature extraction techniques of content-based image retrieval (CBIR) are discussed,and propose a weighted feature extraction approach based on image center. The different feature weights are adopted in the different position when extracting image's features ,the more high weight the more close to the image center. Finally support vector machine (SVM) is used as the classifier to rank images. Experiment results show that this system can retrieves effectively images from a large image database,and achieves superior performance.
关 键 词:加权特征提取 支持向量机 基于内容的图像检索 图像检索系统 特征提取算法 中心加权 基于图像 加权系数 图像分类器 基于内容
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP301.6[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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