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题名基于稀疏低秩描述的图像检索方法
被引量：2
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作者
陈刚
岳晓冬
陈宇飞
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机构
同济大学企业数字化技术教育部工程研究中心
上海大学计算机工程与科学学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第3期302-305,共4页
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基金
国家自然科学基金(61103070)
国家科技支撑计划课题(2012BAF10B12)资助
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文摘
使用颜色、形状、纹理等特征的基于内容的图像检索技术,将图像看作向量空间中的点,通过计算两点之间的某种距离来衡量图像间的相似度,然而在提取图像特征时相同类型的图像会出现不一致的特征,极大地影响了检索算法的准确率。针对该问题,提出一种稀疏低秩描述的多特征图像检索方法。通过对图像集的稀疏低秩描述,保持了相同类别特征的全局结构,同时也降低了对于局部噪声的敏感度,增强了检索算法的鲁棒性。在Corel图像集上的检索实验结果表明,该方法较已有的基于内容的图像检索方法有更好的检索效果。
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关键词
基于内容的图像检索
稀疏低秩描述
特征提取
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Keywords
Content based imageretrieval
Sparse low-rank representation
Feature extraction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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