基于NMF和LPP的降维方法

NMF是一种近年来常用的降维方法.NMF在图像检索、人脸识别和信号处理等方面得到广泛的应用,其分解后所产生的分量的非负性要求,使数据处理得到很好的效果.NMF在分解过程中未考虑到数据的内在几何性质和局部结构,就存在着不能准确的处理数据的问题.本文提出一种把NMF与LPP相结合的降维方法.该方法应用在图像检索上,因为LPP能够保留数据的内在几何性质和局部结构,降低影响图像检索的的因素,从而提高了图像检索的效率.再从Corel数据库进行实验,来证明此方法确实能够提高了检索准确性.     

基于Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索

针对医学图像检索问题,提出了一种结合Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索算法.首先,采用Gabor滤波器的方法对医学图像进行纹理特征提取,计算图像相似度;然后,利用相关反馈技术调整图像之间的相似度,改善图像检索过程中的人机交互性能.实验表明,通过相关反馈,该方法有效地提高了检索结果的查准率、查全率.     

基于非负矩阵分解与邻接谱的图像分类

提出了一种非负矩阵分解（non-negative matrix factorization,NMF）和邻接谱相结合的图像分类方法．该方法首先利用图像中的特征点构造邻接矩阵,然后使用邻接谱作为非负矩阵分解迭代规则的初始值,并将经过非负矩阵分解得到的基向量作为图像的分类样本,最后采用概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）分类器对图像进行分类．模拟实验和真实实验的比较表明,该方法是可行和有效的,并且进一步提高了图像分类的准确率和稳定性．     

基于NMF图像摘要的Web商品图像检索

提出了一种基于非负矩阵分解图像摘要的图像检索方法.算法首先进行平滑、边框裁剪等图像正规化处理,然后利用非负矩阵分解其灰度图像得到特征系数矩阵,再将其量化构造图像摘要,最后基于最短图像摘要的汉明距离进行图像相似性检索.实验分析结果表明,该摘要对图像多类修改均表现出良好健壮性,查全率和查准率都较基于颜色直方图和基于SIFT特征的方法有较大提高,可较好地满足Web商品图像检索要求.     

基于小波变换和非负矩阵分解的人脸识别改进方法

针对NMF在识别人脸图像特征时分解速度慢,基空间不适应欧氏距离度量的缺点,提出了一种基于小波变换和非负矩阵基矩阵正交化的人脸识别方法.利用小波变换对人脸图像进行变换,选择LL分量既能抽取到人脸的实质特征又能有效减小数据维数,降低NMF分解的复杂性.同时对NMF的基矩阵实施正交化变换,在得到的正交基上进行投影.实验结果表明,该方法对光照变化、表情变化和部分遮罩不敏感,识别性能明显提高.     

基于NMF的潜在语义模型在文本检索中的应用

提出基于NMF潜在语义模型的中文文本信息检索方法。此方法利用NMF提取潜在语义，然后将文本表示成潜在语义的组合，并通过反馈得到的同义词、多义词进行查询扩展，提高检索查准率和查全率，从而解决了简单匹配方法中词的同义与多义带来的问题。与基于SVD潜在语义模型的中文文本信息检索方法相比，NMF方法具有查准率和查全率高、存储开销少、计算速度快、可解释性强等特点。     

基于支持向量机的相关反馈图像检索算法

相关反馈技术是近年来在图像检索中较为重要的研究方法 ,从机器学习的角度 ,以支持向量机 (SVM)为分类器 ,提出了一种新的相关反馈方法。在每次反馈中对用户标记的正例和反例样本进行学习 ,建立 SVM分类器作为模型 ,并根据学习所得的模型进行检索。由于 SVM分类器在一定程度上勾勒出了相关图像在特征空间中的分布 ,因而对整个图像库进行检索时可以查找到更多的相关图像。使用由9918幅图像组成的图像库进行实验 ,结果表明 :该方法可以通过交互的反馈过程 ,有效地检索出更多的相关图像 ,并且在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力     

基于粗糙集与SVM的图像检索相关反馈算法

通过有效的组织粗糙集理论的约简算法与支持向量集中的分类算法,借助用户的反馈标记,较大的提高了图像检索查全率与查准率,使检索的目标图像更能符合用户的语义特征.由于粗糙集理论的引入消去了本次检索的冗余属性,提高了图像检索的时间复杂性.SVM与相关反馈的结合降低了维数灾难,也降低了高层语义与低层特征的差异带来的困难.     

多特征融合及SVM相关反馈技术在教育资源图像检索中的应用

首先介绍了教育资源图像检索系统的结构模型和基本模块,然后介绍了图像特征提取技术,在颜色特征提取中主要应用了分块直方图法,在纹理特征提取中应用了Gabor小波变换法,在形状特征提取中主要应用了不变矩法,通过3种特征的权重分配将多特征融合进行图像初次检索,然后采用基于SVM的相关反馈技术进行多次检索。实验证明,多特征融合和相关反馈技术的引入有效提高了教育资源中图像检索的查准率。     

基于多示例学习的遥感图像检索

将基于多示例学习的相关反馈技术应用到遥感图像检索中.为了避免局部最小值和减少冗余计算量,对传统的多示例学习算法--多样密度算法进行了改进.改进的算法利用用户标注的样本学习得到的查询概念,指导下一轮检索.为了提高查准率,综合学习得到的查询概念,提出了查询概念集来取代查询概念.实验结果表明,该算法比传统方法具有更好的检索性能.     

多特征组合和用户反馈的图像检索算法

针对单一特征只能描述图像内容部分信息的缺陷,为获得更高准确率的图像检索结果,设计一种基于多特征组合和用户反馈相融合的图像检索算法.首先提取图像的多种特征,将其组合形成图像检索的特征向量,并采用欧氏距离计算图像间的相似度,实现图像初步检索;然后通过用户对图像初步检索结果进行评价和反馈,并采用机器学习算法根据反馈结果对图像初步检索结果进行调整,实现图像的精确检索;最后采用图像库检索的标准数据进行仿真测试.测试结果表明,该算法获得了稳定的图像检索结果,图像检索准确率明显高于其他算法.     

基于非负矩阵分解的隐含语义图像检索

提出了一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的隐含语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)模型用于图像检索.应用NMF训练算法构造了一个语义空间,将查询图像和原型图像都投影到该空间以获得语义特征,在此空间中进行相似性的度量并将距离最近的图像返回给用户.与已有两种检索模型的实验结果对比表明,所提出模型是有效的.     

粒子群优化结合相关反馈的花卉图像检索

针对花卉图像特性,为平衡花卉图像检索系统的检索精度与速度,提出一种将粒子群优化结合于花卉检索相关反馈的算法.算法以2RGB为花卉图像的颜色模型,选取计算量较小的图像低层特征描述,按用户的满意度对检索结果进行评价,指导反馈过程中粒子的最优运动方向.实验结果表明,该算法能有效提高系统的检索效率.     

基于空间像素强度的脑瘤图像检索方法

针对脑瘤图像提出一种基于内容的检索方法. 首先采用图像膨胀算法增强脑瘤图像的感兴趣区域(ROI); 然后基于点的空间像素强度的特征提取方法, 描述脑瘤图像增强后的ROI局部特征; 最后引入聚合特征算法提高图像特征的辨别能力和压缩能力. 实验对比3种脑瘤图象检索方法的结果表明, 该算法可得到较高的检索精确度, 可实现高效、 准确的脑瘤图像检索.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法

非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)广泛应用于图像聚类、计算机视觉、信息检索等领域。但是,现有的NMF方法还存在一些不足之处：①NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示,而实际上原始图像数据集的有效信息常常隐藏在它的低秩结构中;②NMF方法还存在对噪声敏感以及鲁棒性差的缺点。为了提高NMF算法的鲁棒性和可解释性,提出一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法(sparse graph regularized non-negative low-rank matrix factorization,SGNLMF)。通过低秩约束和图正则化,SGNLMF算法同时利用了数据的几何信息和有效低秩结构;此外,SGNLMF算法还对基矩阵加以稀疏约束,使得其鲁棒性和可解释性均有一定的提升。还提出了一种求解SGNLMF的迭代算法,并从理论上分析了该求解算法的收敛性。通过在ORL和YaleB数据库上的实验结果表明SGNLMF算法的有效性。     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库; 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索; 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM

描述了一种基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM,主要包括颜色共生矩阵纹理特征提取算法以及纹理特征的相似性度量函数,给出了利用MCM算法检索图像库的实例.通过MCM算法提取的特征除了反映图像的纹理关系外,还综合了其颜色构成特征,部分建立了与人的视觉感知之间的对应关系.实验表明,MCM算法优于一般的灰度共生矩阵纹理检索算法,并且具有较好的检索效果.     

利用PCNN实现商标图像检索新方法

 为了解决商标存在尺度缩放、角度旋转和区域局部变化后的难以检索的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络模型(PCNN,Pulsed Coupled Neural Network)的商标检索新方法.首先通过PCNN图像分割和直方图均衡化技术相结合提出了一种有效的图像预处理算法,以减小颜色对于商标灰度分布差异产生的影响.然后在PCNN模型中提出了边缘时间序列概念,并用于提取商标图像的形状特征,最终实现了商标图像的快速有效检索.在所建立的商标库中进行了计算机仿真,仿真结果表明该方法可有效地检索出待检索商标对应的商标图像,可很好地适应商标颜色变化、角度旋转和局部形状变化,体现了较好的检索性能.