CAJ | 학술논문

提出一种基于K-means算法和相关反馈信息的图像检索方法。首先运用环形分块策略对图像进行划分，运用分块加权方法进行图像相似性比较，突出了图像中心的主体地位。对图像样本数据运用K-means方法进行聚类，采用差分进化算法确定初始聚类中心，减少聚类结果对初始聚类中心的依赖性和聚类结果不稳定等问题。在图像检索过程中，根据检索结果进行相关信息反馈，必要时对样本数据重新进行聚类操作，以提高图像检索的准确率和查全性，满足用户需求。
제출일충기우K-means산법화상관반궤신식적도상검색방법。수선운용배형분괴책략대도상진행화분，운용분괴가권방법진행도상상사성비교，돌출료도상중심적주체지위。대도상양본수거운용K-means방법진행취류，채용차분진화산법학정초시취류중심，감소취류결과대초시취류중심적의뢰성화취류결과불은정등문제。재도상검색과정중，근거검색결과진행상관신식반궤，필요시대양본수거중신진행취류조작，이제고도상검색적준학솔화사전성，만족용호수구。