CBIR中图像综合特征向量的提取及其应用  

A Extract and Measure Method of Image Multi-Feature Vector on CBIR

作　　者：刘军[1] 耿国华[1] 赵维[2] 任治斌[3] 

机构地区：[1]西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710069 [2]渭南师范学院计算机科学系,陕西渭南714000 [3]渭南师范学院应用数学研究所,陕西渭南714000

出　　处：《延安大学学报（自然科学版）》2007年第1期17-20,共4页Journal of Yan'an University：Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金(60271032);渭南师范学院重点基金(06YKF009)

摘　　要：针对传统图像检索技术依赖图像单一视觉特征的不足,通过对图像单一特征向量的归一化处理获取图像综合特征向量,并采用加权欧氏距离进行图像相似性度量,再结合基于综合特征向量的相关反馈算法,可取得较理想的图像检索效果。The traditional image retrieval methods are mainly dependent on the single vision feature,so the results are not always ideal.To cure this problem,the paper propose a new kind of image extract and measure method which is based on the multi-feature vector normalization and uses it as the standard of image＇s similarity measure.The method which is based on multi-feature vector and relevance feedback should have a very good effect.

关 键 词：图像检索 特征提取 综合特征向量 相似性度量 加权欧式距离 相关反馈 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]