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题名基于大数据内容标签的近似图像搜索算法研究
被引量：2
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作者
许金玲
孟庆福
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机构
北京理工大学珠海学院会计与金融学院大数据研究中心
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第16期58-60,63,共4页
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基金
广东省教育厅2015年广东高校省级重点平台和重大科研项目:珠港澳高校基于互联网的教学支持系统研究(2015GXJK181)
广东省教育厅2014及2015年"创新强校工程"项目:珠港澳高校基于互联网的教学支持系统开发与应用集群自主创新平台(XK-2014-07)
珠海市哲学社会科学"十二五"规划项目:基于大数据的横琴自贸区信用管理标签体系探索与研究(2015YB081)
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文摘
准确计算图像多特征距离成为大数据时代影响基于图像的内容标签的一个关键问题,对基于内容的图像检索技术至关重要。在借鉴欧氏距离和高斯归一化两种方法的优势的基础上,对高斯归一化算法进行改进,提出一种基于特征距离纠偏的多特征距离计算算法。该算法首先采用欧氏距离法计算定量特征距离,然后利用改进高斯归一化法完成距离纠偏,最后通过自由设定权重得到最终的图像多特征距离。与传统高斯归一化算法进行比较,实验结果表明,利用该算法既能有效得到特征间的定量距离,又能方便地把多个特征的地位均衡,从而达到提高相似图像搜索质量的目标。
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关键词
大数据
内容标签
图像检索
高斯归一
欧氏距离
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Keywords
big data
content label
image retrieval
Gaussian normalization
Euclidean distance
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分类号
TN919.34
[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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