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基于内容图像检索中的特征性能评价
引用本文:茹立云,彭潇,苏中,马少平.基于内容图像检索中的特征性能评价[J].计算机研究与发展,2003,40(11):1566-1570.
作者姓名:茹立云  彭潇  苏中  马少平
作者单位:清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
基金项目:国家“九七三”重点基础研究发展规划项目(G1998030509),国家自然科学基金(60223004),国家“八六三”高技术研究发展计划项目(2001AA114082)
摘    要:在基于内容的图像检索中,不同图像特征反映了图像各个侧面的内在特性,因此,在使用图像特征进行检索时存在多种相似性度量方法.特征以及特征间相似性度量方法的选取是当前CBIR研究的一个重要课题.评估了CBIR系统中使用的图像特征在不同相似性度量方法下及多种特征在不同图像库上的检索性能,为CBIR系统的设计和实现提供一定的依据.通过实验发现,图像特征的检索性能不仅同相似性度量方法有关系,同时与图像库也有密切的关系.

关 键 词:基于内容的图像检索  图像特征  性能评价

Feature Performance Evaluation in Content-Based Image Retrieval
RU Li-Yun,PENG Xiao,SU Zhong,and MA Shao-Ping.Feature Performance Evaluation in Content-Based Image Retrieval[J].Journal of Computer Research and Development,2003,40(11):1566-1570.
Authors:RU Li-Yun  PENG Xiao  SU Zhong  and MA Shao-Ping
Abstract:In content based image retrieval(CBIR), image has various inherent aspects, which reflect its contents, therefore, it needs different similarity measures to improve the retrieval performance. Features and their corresponding similarity measure selections are important research topics in CBIR. In this paper, image features used in CBIR system on different similarity measures are evaluated, and a variety of features on different image collections are also evaluated, which can be the basis of the CBIR system development. According to the experimental results, feature's retrieval performance is not only related to similarity measure but also relies on image collection.
Keywords:content-based image retrieval(CBIR)  image feature  performance evaluation  
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