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CBIR中图像综合特征向量的提取及其应用
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:《计算机应用与软件》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710069, [2]渭南师范学院应用数学研究所,陕西渭南714000, [3]渭南师范学院计算机科学系,陕西渭南714000
  • 相关基金:国家自然科学基金(60271032),渭南师范学院重点基金(06YKF009).
中文摘要:

针对传统图像检索技术依赖图像单一视觉特征的不足,通过对图像单一特征向量的归一化处理获取图像综合特征向量,并采用加权欧氏距离进行图像相似性度量,再结合基于综合特征向量的相关反馈算法,可取得较理想的图像检索效果。

英文摘要:

The traditional image retrieval methods are mainly dependent on the single vision feature,so the results are not always ideal.To cure this problem,the paper propose a new kind of image extract and measure method which is based on the multi-feature vector normalization and uses it as the standard of image's similarity measure.The method which is based on multi-feature vector and relevance feedback should have a very good effect.

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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463