| 一种基于Zernike矩形状检索的新算法 |
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| 引用本文： | 郭丹,闫德勤,吴晓婷,刘胜蓝.一种基于Zernike矩形状检索的新算法[J].计算机科学,2010,37(11):247-251. |
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| 作者姓名： | 郭丹 闫德勤 吴晓婷 刘胜蓝 |
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| 作者单位： | 辽宁师范大学计算机与信息技术学院,大连,116081 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(60372071),中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开放课题基金(20070100),辽宁省教育厅高等学校科学研究基金(2008344)资助。 |
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| 摘 要： | 高维Zernike矩作为图像检索的形状特征描述子,具有描述图像区域细节信息的能力,能够全面有效地表征图像的内容。但是高维的矩存在着“维数灾难”的问题,不仅使算法的复杂度增大,而且会增加不必要的信息,造成主要信息混淆,影响对图像的描述。提出了流行学习的方法来处理冗余的数据信息。在通过拉普拉斯图保持局部样本数据不变的情况下,引入了全局算法来保证样本的整体性。考虑到信息之间的相关性而影响投影的准确率,对其进行Schur特征值分解,得到正交基向量,从而使数据重构相对容易,并且Zernike矩的旋转不变性仍能保持下来,使检索得到的图像更加符合人眼视觉效果。该方法在检索性能上优于传统的局部保持投影方法,检索效果有明显的提高。
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| 关 键 词： | Zernike矩 图像检索 主成分分析 局部保持投影 Schur分解 |
| 收稿时间： | 2009/12/4 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2010/2/11 0:00:00 |
New Algorithm of Zernike Moments Features for Shape-base Image Retrieval |
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| GUO Dan,YAN De-qin,WU Xiao-ting,LIU Sheng-lan.New Algorithm of Zernike Moments Features for Shape-base Image Retrieval[J].Computer Science,2010,37(11):247-251. |
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| Authors: | GUO Dan YAN De-qin WU Xiao-ting LIU Sheng-lan |
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| Affiliation: | (Department of Computer and Information Technology, Liaoning formal University, Dalian 116081,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Zernike moment Image retrieval PCA LPP Schur decomposition |
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