基于支持向量机的局域线性嵌入算法在图像检索中的应用

SVM算法复杂度与样本维数无关,具有的泛化能力强、分类精度高的特点,而LLE是有效的非线性降维方法,本文利用支持向量机(SVM)算法对局域线性嵌入(LLE)算法进行改进,有效地解决了基于内容的图像检索中的高维特征向量的降维问题,实验表明具有较高的查全率和查准率.     

一种新的个性化车辆图像搜索算法

针对现有搜索引擎算法不能完整依据用户的查询需求,导致检索质量差的问题,提出一种基于聚类和用户兴趣模型的个性化车辆图像搜索算法,实现个性化搜索。根据用户感兴趣目标特点,选择目标多特征集合;采用多核线性融合方法计算相似度;在此基础上,提出使用优化降维支撑向量机进行基于多核的动态聚类,建立用户兴趣模型,并将个性化的搜索结果返回给用户。研究结果表明:与传统的搜索算法相比,新算法增加了用户的参与方式,解决了底层视觉特征与高层语义间的鸿沟问题,能够明显提高平均查全率和查准率;新算法比基于颜色的传统搜索算法的平均查全率和查准率分别提升了9%和24.6%,比基于纹理的传统搜索算法的平均查全率和查准率分别提升了28%和42.6%。     

一种古籍汉字图像的多属性模糊检索模型

针对古籍汉字结构复杂、风格多变以及字形图像降质所导致传统文字图像检索技术在应用于古籍汉字图像时性能不佳的问题,引入犹豫模糊集理论,提出了一种古籍汉字图像检索模型.首先,设计面向古籍汉字图像的重叠模糊规范化双弹性网格划分,通过考察当前网格与其近邻网格间各种字形要素间的几何和统计特征,定义相应的犹豫模糊元素,进而构成古籍汉字查询图像和目标图像的犹豫模糊集合;其次,以犹豫模糊集合的加权距离测度作为古籍汉字查询图像和目标图像的相似性测度,得到古籍汉字图像检索结果的有序输出.本文算法在11 574幅古籍汉字图像上的检索查准率和查全率分别为78.9%和76.5%.     

Canny特征在基于内容的图像检索中的应用

 在基于内容的图像检索中,枪支一类图像的检索有其自身难点.将Canny边缘检测算法应用于图像检索中,以待检图像的Canny特征作为检索特征,提出了一种结合矩阵相似度理论的基于内容的图像检索算法.并以手枪图像的检索为例,对算法进行了实验测试.实验结果表明,该图像检索算法具有较高的查准率、查全率和较低的误检率.     

一种融合信息熵和改进SIFT算法的图像检索方法

针对图像检索中基于单一全局颜色特征或局部特征的检索方法存在查准率和查全率低等问题,提出了一种融合信息熵和改进尺度不变特征变换算法的图像检索方法。首先,利用改进的尺度不变特征变换算法提取图像的局部特征;然后,计算图像的全局颜色特征和信息熵;最后,利用信息熵动态分配全局颜色特征和局部特征的权重,计算图像间的相似度进行图像检索。实验结果表明:该方法的检索性能优于颜色直方图法和尺度不变特征变换算法。     

一种改进的基于颜色直方图的图像检索算法

使用颜色直方图进行图像检索是图像检索的常用方法,但是传统颜色直方图检索容易丢失空间信息,从而影响图像检索的查全率和查准率.针对这一问题,提出一种改进算法,该算法首先进行图像分块,然后通过对各分块颜色直方图加权的方法进行检索.实验证明,该算法可以提高图像检索结果的查全率和查准率.     

基于改进的颜色直方图的图像检索方法

由于全局颜色直方图不能有效地捕捉颜色组成之间的空间关系,从而可能导致图像检索系统最终的查准率和查全率降低,为了弥补这个缺陷,本文提出了基于改进的颜色直方图的图像检索方法,采用几何划分的方法对图像进行局部特征提取,并用特征组合描述整幅图像,从而提高查准率和查全率。实验证明该算法具有一定的优越性.     

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.     

综合颜色块的直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索算法的效率,本文提出一种寻找图像中最大颜色块、提取其局部直方图,并与原直方图综合的新算法.该算法在保留原算法的同时,添加了色彩的空间分布特征,从而降低检索结果对颜色的绝对依赖.仿真实验结果表明,本文算法具有较好的查准率和查全率,对色块明显的图像检索效果尤其显著.     

基于内容的图像二次检索新方法探究

针对图像的纹理特征和形状特征提出了一种基于内容的图像二次检索新方法,该方法可以从图像库中快速、准确、有效地检索出大量相似图像.经实验表明,具有较高的查全率和查准率.