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文檔簡介
1、傳統(tǒng)的圖像檢索技術(shù)是通過圖像間相似度實現(xiàn)的。由于檢索結(jié)果中存在過多重復(fù)的信息,所以有必要展開多樣性檢索技術(shù)研究。本文以植物圖像為研究對象,對植物圖像特征提取、基于聚類的多樣性檢索、面向分類的多子流形學習等內(nèi)容進行了深入和較為全面的研究。本文工作分為以下四個部分:
(1)驗證多種圖像特征在基于內(nèi)容的植物圖像檢索中的有效性。根據(jù)植物圖像特點,綜合不同的圖像特征,進行多樣性檢索。針對花卉圖像,使用形狀和顏色特征相結(jié)合的描述符;針對植
2、物葉圖像,使用形狀和紋理特征相結(jié)合的描述符,進行植物圖像檢索。
(2)提出一種基于最大散度評估的植物圖像多樣化檢索技術(shù),解決了多樣性檢索結(jié)果中信息不相關(guān)問題。通過支持向量機相關(guān)反饋的檢索機制,再使用AP(Affinity Propagation, AP)聚類算法,使檢索結(jié)果同時具有相關(guān)性和多樣性的特點。并針對多樣性檢索這一特性設(shè)計最大散度多樣性的評估指標。
(3)提出一種基于多子流形學習的多樣性檢索方法,提高了多樣性
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