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文檔簡介
1、在圖像檢索系統(tǒng)中，圖像特征提取和表達對系統(tǒng)的檢索結(jié)果起著至關重要的作用。特征以向量的形式描述，主要是描述圖像顏色、形狀、紋理和空間關系等的特征。文中介紹了幾種典型特征提取方法，并對多特征融合技術作了比較深入的介紹和研究。由于表達圖像底層特征的向量往往是高維的，給圖像的索引和匹配計算帶來了極大的困難。為解決這個問題，特征降維技術和高維索引技術被應用到圖像檢索系統(tǒng)中。局部線性映射(LLE)是比較新穎的非線性降維算法，本文首次將其應用于圖像
2、檢索。結(jié)果顯示，LLE能改善系統(tǒng)的檢索效果。而對于高維索引技術，已經(jīng)有一些比較成熟的算法，文中作了一些介紹。本文在深入研究非負矩陣分解(NMF)的基礎上，提出將NMF相關反饋應用于圖像檢索，取得了不錯的效果。通過與權值調(diào)整、SVM(支持向量機)相關反饋的比較結(jié)果顯示，NMF能大幅度的提高檢索的準確率，更能滿足用戶的要求。通過對檢索系統(tǒng)各個模塊和技術的研究，本文實現(xiàn)了一個通用的圖像檢索系統(tǒng)。實驗表明，檢索系統(tǒng)的檢索結(jié)果基本能令用戶滿意
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