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题名集成学习机制下的图像相似度评价方法研究
被引量：1
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作者
熊运鸿
袁琪
王骏巍
卢慧琪
马雪琴
张天凡
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机构
湖北工程学院
湖北职业技术学院
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出处
《现代电子技术》
2023年第5期74-77,共4页
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基金
湖北省教育厅科研项目(D20212701,B2020385)
大学生创新创业训练计划项目国家级项目(202110528007)。
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文摘
包含丰富信息的图像数据是重要的数据来源,然而要在海量图像数据中进行高效的信息检索却面临不少挑战。通过图像丰富的语义特征区分对象间的差异,图像结构化后的特征维度会达到一个较高的维度,将面临检索代价高、过拟合等一系列问题。不同算法在处理不同类型语义特征的图像数据时,算法的准确性和稳定性有较大差异。为了提高非特定类别图像相似度评价及检索的准确性,设计一种基于集成学习的图像相似度评价方法。首先,以文献中的图像为重点研究对象,从多个权威文献库中收集并提取了大量的图像样本构建样本集;然后,通过对样本集的学习获得了多种评价方法的学习权重,并以此为基础构建基于权重策略的集成学习机制,以提升图像相似度评价方法的稳定性和准确性;最后,通过在样本集上进行测试验证了评价方法的有效性。
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关键词
图像相似度评价
集成学习
样本集
投票机制
权重学习
图像特征
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Keywords
image similarity evaluation
ensemble learning
sample set
voting mechanism
weight learning
image feature
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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