电子技术应用
電子技術應用
전자기술응용
APPLICATION OF ELECTRONIC TECHNIQUE
2014年
11期
120-122
,共3页
孙中华%许俊伟%古丽米拉·克孜尔别克
孫中華%許俊偉%古麗米拉·剋孜爾彆剋
손중화%허준위%고려미랍·극자이별극
颜色特征%纹理特征%图像分块%SVM%Bag of Words
顏色特徵%紋理特徵%圖像分塊%SVM%Bag of Words
안색특정%문리특정%도상분괴%SVM%Bag of Words
color features%texture features%image block%SVM%Bag of Words
物种的变异性导致种群数量繁多,如何快速、准确地从海量的昆虫图像数据库查询吻合用户意图的图像成为棘手问题.基于内容的图像检索从图像本身出发,提取图像的底层特征与语义特征,提高了检索结果准确性.提取图像颜色与纹理综合特征,运用SVM建立训练模型,使得预测图像样本逼近训练样本,实现了基于SVM的图像检索仿真.在此基础上,提出颜色与纹理特征结合图像分块特征,并借鉴Bag of Words模型,弥补了图像空间分布信息,更加全面地描述了图像内容.实验表明,全面的特征提取提高了检索精度.
物種的變異性導緻種群數量繁多,如何快速、準確地從海量的昆蟲圖像數據庫查詢吻閤用戶意圖的圖像成為棘手問題.基于內容的圖像檢索從圖像本身齣髮,提取圖像的底層特徵與語義特徵,提高瞭檢索結果準確性.提取圖像顏色與紋理綜閤特徵,運用SVM建立訓練模型,使得預測圖像樣本逼近訓練樣本,實現瞭基于SVM的圖像檢索倣真.在此基礎上,提齣顏色與紋理特徵結閤圖像分塊特徵,併藉鑒Bag of Words模型,瀰補瞭圖像空間分佈信息,更加全麵地描述瞭圖像內容.實驗錶明,全麵的特徵提取提高瞭檢索精度.
물충적변이성도치충군수량번다,여하쾌속、준학지종해량적곤충도상수거고사순문합용호의도적도상성위극수문제.기우내용적도상검색종도상본신출발,제취도상적저층특정여어의특정,제고료검색결과준학성.제취도상안색여문리종합특정,운용SVM건립훈련모형,사득예측도상양본핍근훈련양본,실현료기우SVM적도상검색방진.재차기출상,제출안색여문리특정결합도상분괴특정,병차감Bag of Words모형,미보료도상공간분포신식,경가전면지묘술료도상내용.실험표명,전면적특정제취제고료검색정도.
