吉林大学学报（信息科学版）
吉林大學學報（信息科學版）
길림대학학보（신식과학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(INFORMATION SCIENCE EDITION)
2008年
5期
494-498
,共5页
陈绵书%付潍坊%宋瑜%李勇
陳綿書%付濰坊%宋瑜%李勇
진면서%부유방%송유%리용
图像特征%降维%局部保持映射%自适应
圖像特徵%降維%跼部保持映射%自適應
도상특정%강유%국부보지영사%자괄응
针对基于颜色特征的图像检索中的图像特征降维问题,提出了自适应局部保持映射(ALPP:Adaptive Locality Preserving Projection)的图像特征降维算法.在考虑了每个特征向量与其近邻关系的基础上,通过研究贝叶斯准则在图像分类中的作用,将聚类引入降维算法中,解决特征空间维数的自适应确定问题.使降维结果既保证了最大化地消除高维向量间的相关性和冗余度,又不破坏原始数据近邻间的拓扑结构.实验结果表明,对Coral图像库,应用HSV直方图特征,在查询返回图像为50幅的情况下,基于ALPP算法图像检索的查准率为67.7%,查全率为57.3%.相对PCA(Principal Component Analysis)算法的查准率(45.8%)和查全率(49.2%),具有较高的检索精度.
針對基于顏色特徵的圖像檢索中的圖像特徵降維問題,提齣瞭自適應跼部保持映射(ALPP:Adaptive Locality Preserving Projection)的圖像特徵降維算法.在攷慮瞭每箇特徵嚮量與其近鄰關繫的基礎上,通過研究貝葉斯準則在圖像分類中的作用,將聚類引入降維算法中,解決特徵空間維數的自適應確定問題.使降維結果既保證瞭最大化地消除高維嚮量間的相關性和冗餘度,又不破壞原始數據近鄰間的拓撲結構.實驗結果錶明,對Coral圖像庫,應用HSV直方圖特徵,在查詢返迴圖像為50幅的情況下,基于ALPP算法圖像檢索的查準率為67.7%,查全率為57.3%.相對PCA(Principal Component Analysis)算法的查準率(45.8%)和查全率(49.2%),具有較高的檢索精度.
침대기우안색특정적도상검색중적도상특정강유문제,제출료자괄응국부보지영사(ALPP:Adaptive Locality Preserving Projection)적도상특정강유산법.재고필료매개특정향량여기근린관계적기출상,통과연구패협사준칙재도상분류중적작용,장취류인입강유산법중,해결특정공간유수적자괄응학정문제.사강유결과기보증료최대화지소제고유향량간적상관성화용여도,우불파배원시수거근린간적탁복결구.실험결과표명,대Coral도상고,응용HSV직방도특정,재사순반회도상위50폭적정황하,기우ALPP산법도상검색적사준솔위67.7%,사전솔위57.3%.상대PCA(Principal Component Analysis)산법적사준솔(45.8%)화사전솔(49.2%),구유교고적검색정도.
