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.     

相关反馈方法:基于内容的图像检索

提出一种图像检索的新方法.使用RBF NN算法,更新问题向量和更新相似度权重,提高检索的速度和准确率.通过使用HGBI(Hierarchical Grid-Based Indexing)方法进行索引,提供有效的反馈时间.该系统还能整合信息,通过用户参与和人工智能来改进检索的效率和有效性.采用相关反馈方法,能够明显提高检索的准确性.     

基于改进的多特征哈希的近重复视频检索

随着互联网的迅速发展,产生了大量的近重复视频。文章提出了一种改进的哈希算法提高近重复视频的检索准确性,根据语义哈希对图像检索的原理,对算法中的邻接矩阵进行改进。邻接矩阵表示KNN图中样本间的邻接关系,文中不再使用0和1两个值表示样本间的邻接关系,而是引入高斯核函数来表示,提高了模型的检索精度。实验结果表明所提出的方法具有更高的检索精度。     

基于改进的GHSOM聚类算法的图像检索

传统的图像检索需要顺序比较图像库中的图像与请求图像的相似度,检索速度和检索准确度都很低。针对此问题,提出了一种基于改进的增长型分层自组织映射网络(GHSOM)的图像检索方法。先将图像特征库用改进的GHSOM算法进行聚类,在图像检索时先在GHSOM网络模型上找到相似的类,然后在相似的类上继续进行检索,大大提高了检索效率。并且在搜索相似的类时充分利用GHSOM网络的分层结构,更进一步地提高了检索效率。改进的GHSOM网络根据算法的特点构建了赤迟信息量(AIC)准则,用该准则来选择每个独立的SOM网络的生长参数,使得每个网络都能正确地表达映射到它的数据集的结构,提高GHSOM网络的聚类效果,从而提高检索的准确性。实验结果表明,改进的GHSOM算法得到了更好的聚类效果,基于它的图像检索方法提高了将近3倍的图像匹配速度,同时图像检索准确率也得到了一定程度的提高。     

基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法研究

针对单一算法检索效率不高的问题,提出一种新的基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法,采用改进的目标颜色矩进行服装图像特征筛选,对目标进行预定位,进而采用Surf算法进行特征点匹配检索出目标图像,仿真结果表明,该算法图像检索时间比单一算法缩短了62.5％,效率提高了166％,比基于单一Surf或者颜色矩的检索算法更具...     

改进型查询自适应特征融合图像检索方法

为改进图像检索性能,提出一种改进型查询自适应特征融合图像检索方法.通过定义最佳和最差特征检索分数曲线,比较归一化后的特征检索分数曲线与2条标准分数曲线的相似程度,并计算权重,再利用该权重对各特征进行融合,同时采用改进的图像-类相似度准则和引入新的卷积神经网络特征进行图像检索.该方法在Ukbench和Holidays检索数据集和VIPeR行人再识别数据集上进行了算法验证和测试,结果表明,新算法提高了检索性能,能得到更好的图像检索结果.     

基于色彩统计信息的图像语义检索模型的研究

探讨语义网图像搜索的一般模型及其算法,提出色彩统计信息的图像语义网检索模型和检索算法,利用半监督学习方法来实现算法,并对算法进行分析.实验结果表明,在小样本情况下对色彩统计信息进行图像检索,提高了检索的查准查全率.     

基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索

结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有6种不同解剖部位的CT图像库进行检索实验.实验结果表明该算法在达到良好的检索准确性的同时,具有接近实时的查询响应速度.对该算法进行适当扩展,能容易地推广到实际医学检索应用中.     

基于颜色特征的改进图像检索算法

本文提出一种综合图像的颜色、灰度和空间信息提取特征向量的改进算法将图像从RGB空间转换成HSV空间,将彩色图像转换成黑白图像,并分别进行直方图量化后,进行相似度比较;改进颜色相关图的算法,提高颜色空间特征的检索效率.     

lucene中文切词算法的改进

本文对Lucene中文切词算法进行改进，提出将基于网络有向图的双向匹配分词算法应用于Lucene的中文切词器，提高了检索的准确性和检索性能。     

基于快速聚类索引的图像检索系统

为了提高基于内容的图像检索系统的检索速度,提出了一个基于快速聚类索引的图像检索算法,并将其应用于视频新闻检索系统中.该算法采用Fastmap算法实现图像高维特征向量降维,并用改进后的模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行聚类,生成图像索引.该算法用于图像检索,检索时间不会随着图像数据库中图像数量、特征向量维数的增加而增加,极大地提高了系统的检索效率,有效地解决了聚类中心初试值的选取问题.同时利用该算法构成的系统还具有动态删除、分裂、合并、插入等功能.实验结果表明,与顺序扫描算法相比,该系统不仅大大提高了检索速度,而且在图像数目和特征向量空间维数增大的条件下,仍能够获得良好的检索性能.     

基于分块颜色矩和纹理特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当今研究的热点领域之一.为了克服全局直方图检索方法不包含颜色的空间分布信息的不足,提出了一种采用固定块图像分割方法提取图像局部颜色矩的图像检索算法.在此基础之上,对检索结果进行基于纹理特征的二次检索.实验表明,圆环形分割块颜色矩算法不仅记录了颜色的空间信息,而且具有旋转、平移不变性的特点.综合利用图像颜色、纹理的检索方法能够大大提高检索结果的准确性.     

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.     

区域相关融合纹理特征FDPC图书馆文档图像检索

为实现数字图书馆馆藏资源的检索效率和检测精度的提升,提出基于快速纹理密度极值的聚类算法(FDPC)的图像检索策略.首先,对图书馆图像资源检索问题进行基于内容的检索框架构建,然后采用直方均衡以及中值滤波策略实现图像资源的背景处理和噪声过滤,并通过二值化对图书馆馆藏图像资源进行处理,获得检索框架图像输入的预处理操作;其次,利用极值密度聚类算法(DPC)对图像的分类问题进行研究,同时为了增强算法的聚类效果,基于动态距离截断策略对其进行改进,获得DPC算法性能的有效提高;最后,基于图书馆标准测试库(Corel)对所提算法的性能进行实验验证,试验结果表明所提方法具有更高的检索效率和检索精度.     

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.     

一种基于纹理特征的图像检索方法的实现

对图像纹理特征进行了研究,采用改进的共生矩阵算法来提取纹理特征.在此基础上,通过高斯归一化法用纹理特征作为图像检索特征,给出了利用该特征的图像检索算法.从实验结果可以看出,对于具有明显的纹理特征的图像数据库利用改进的共生矩阵提取算法具有较好的检索性能,可以得到较好的检索效果.     

一种基于局部颜色特征的图像检索算法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.与基于全局颜色直方图方法相比,基于局部颜色特征的图像检索算法具有更好的检索结果.     

基于改进的LBP面部识别智能算法

在传统的LBP算法的基础上,提出了一种改进的自适应阈值算法用于人类面部识别.提取图像的每个子区域的LBP,根据子区域图像自身的情况设定阈值,利用该阈值提取纹理特征,同时融合信息熵对分解的特征层进行直方图加权,在FERET人脸数据库上进行的实验证明,本文提出的算法具有更高的鉴别能力和对噪声干扰的更强的鲁棒性,能够有效提高图像检索的准确率.     

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.