一种新的基于改进聚类检索算法的CBIR系统研究  

New CBIR System Based on the Improved Clustering Image Retrieval

作　　者：张志强[1] 

机构地区：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,苏州215006

出　　处：《计算机科学》2008年第8期227-228,264,共3页Computer Science

摘　　要：随着多媒体技术、网络技术的飞速发展,各种各样的信息爆炸式增长,导致人们对信息检索的要求越来越迫切。本文提出了一个新颖的基于内容的图像检索模型,还提出了一种新颖的适合于图像数据的聚类检索方法,通过自动更新簇特征的权重来提高聚类准确率,从而改进检索效果。通过文中的仿真实验说明,文中提出的检索模型,以及采用的相关算法是可行的,取得了良好的检索效果。Along with the arrival of multimedia and information time, people can get more and more information. We de- scribe a novel CBIR model which pays attention to both vision feature and semantics. Also, we propose a novel idea of improved clustering which can improve the result of image retrieval. Validity of our thoughts has been testified by the experiments.

关 键 词：聚类 CBIR系统 图像检索 

分 类 号：TP311.134[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]