基于混合特征的垃圾图像过滤方法  

The junk image filtering based on mixture feature

作　　者：卜起荣[1] 彭进业[1] 贺小伟[1] 温超[1] 李展[1] 

机构地区：[1]西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710069

出　　处：《西北大学学报（自然科学版）》2014年第2期216-220,共5页Journal of Northwest University（Natural Science Edition）

基　　金：陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(2011JQ8029);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(新教师)(20116101120018)

摘　　要：构建了一种多核加权图像相似度聚类的方法来过滤垃圾图像,首先根据图像的视觉特征利用基于核的KNN方法将图像聚到多个类别,接着从每个类别的图像中抽取一些典型图像,并用hyperbolic显示技术显示到屏幕上,当用户选择某个样本图像后,系统将保留该类别的所有图像而丢弃其他类别的图像从而实现图像的过滤。实验表明该方法有效地改善了检索的交互性,降低了图像的分类错误率,从而有效地过滤检索到的垃圾图像,提高检索的效率。Text based image search tools such as Google and Baidu may cause lots of junk images,because only text near the image is searched.In this research a content based junk image filter system was constructed to resolve this problem.Kernel based KNN was used to cluster the images searched by Google into multiple classes by their vision feature,then hyperbolic technique was applied to display the image sampled from the clustered images,whena user select the imagehe wanted,save the images which class equals to the image selected and filter out others.

关 键 词：图像过滤 图像检索 特征提取 核函数 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]