山东大学学报（工学版）
山東大學學報（工學版）
산동대학학보（공학판）
JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
2008年
2期
45-50
,共6页
周新虹%彭玉华%刘勇%曲怀敬
週新虹%彭玉華%劉勇%麯懷敬
주신홍%팽옥화%류용%곡부경
Contourlet%支持向量机%图像检索
Contourlet%支持嚮量機%圖像檢索
Contourlet%지지향량궤%도상검색
采用了基于小波、Contourlet等多尺度分析工具和SVM(Support Vector Machine)相关反馈的图像检索方案.对纹理图像采用Contourlet变换提取其特征,Contourlet具有多尺度和多方向性,因此比小波变换能更好地提取纹理特征,然后联合一类和二类支持向量机进行检索.首先使用一类支持向量机来估计查询样本的特征向量在高维空间的分布情况,从而给出在没有标识的情况下,进行初步学习探索得到的相似性排名.通过用户反馈,得到带有标识的正负样本信息,从而提供给二类支持向量机进行更细致地学习,使检索结果逐步求精.实验结果从多方面证明了本方案的合理有效性,并指出了较优的反馈数量和反馈次数.
採用瞭基于小波、Contourlet等多呎度分析工具和SVM(Support Vector Machine)相關反饋的圖像檢索方案.對紋理圖像採用Contourlet變換提取其特徵,Contourlet具有多呎度和多方嚮性,因此比小波變換能更好地提取紋理特徵,然後聯閤一類和二類支持嚮量機進行檢索.首先使用一類支持嚮量機來估計查詢樣本的特徵嚮量在高維空間的分佈情況,從而給齣在沒有標識的情況下,進行初步學習探索得到的相似性排名.通過用戶反饋,得到帶有標識的正負樣本信息,從而提供給二類支持嚮量機進行更細緻地學習,使檢索結果逐步求精.實驗結果從多方麵證明瞭本方案的閤理有效性,併指齣瞭較優的反饋數量和反饋次數.
채용료기우소파、Contourlet등다척도분석공구화SVM(Support Vector Machine)상관반궤적도상검색방안.대문리도상채용Contourlet변환제취기특정,Contourlet구유다척도화다방향성,인차비소파변환능경호지제취문리특정,연후연합일류화이류지지향량궤진행검색.수선사용일류지지향량궤래고계사순양본적특정향량재고유공간적분포정황,종이급출재몰유표식적정황하,진행초보학습탐색득도적상사성배명.통과용호반궤,득도대유표식적정부양본신식,종이제공급이류지지향량궤진행경세치지학습,사검색결과축보구정.실험결과종다방면증명료본방안적합리유효성,병지출료교우적반궤수량화반궤차수.
