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针对当前图像检索算法存在特征维度高、检索耗时久、精度低等问题,提出一种基于颜色信息和纹理信息相融合的图像检索算法.首先对彩色图像进行颜色量化和统计以获取其颜色直方图,利用海森矩阵提取彩色图像的表面几何结构曲率信息,并根据提取的曲率信息构建方向梯度加权联合直方图;然后对获得的颜色直方图和加权联合方向梯度直方图进行融合,得... 相似文献
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研究了曲波变换和颜色直方图在图像检索系统中的应用,在此基础之上提出了一种融合Curvelet变换和颜色直方图的彩色图像检索的方法。该方法首先采用Curvelet变换提取彩色图像中的纹理特征,再利用颜色直方图提取颜色特征,最后分别用Manhattan距离和欧几里德距离进行纹理和颜色的相似性匹配。实验结果表明,融合曲波变换和颜色直方图的方法对图像检索非常有效。 相似文献
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针对单一特征图像检索效率不高的缺点,提出一种基于轮廓波变换(contourlet)和颜色直方图的多特征检索方法.Con-tourlet变换采用"双重滤波器组"结构,具备多分辨率、多方向性和各向异性等性质,能以接近最优的方式表示图像的边缘.颜色直方图计算简单,具有旋转、平移的不变性.本算法充分利用Contourlet变换后系数分布特点和HSV空间颜色直方图的旋转平移不变性,构造图像的特征向量,以Euclidean distance作为相似度量标准进行图像检索.实验结果表明,提出的算法具有更高的查准率. 相似文献
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综合颜色特征的彩色图像检索方法 总被引:10,自引:2,他引:10
基于内容的图像检索技术已成为当前的研究热点,文章提出了一种综合利用两种颜色特征进行图像检索的新方法。首先,在变换空间建立色度直方图表示图像的颜色分布特征。为进行图像间的相似性度量,对Swain定义的直方图相似性度量作了改进,为弥补全局直方图不包含颜色空间分布关系的缺点,文章提取了另一种颜色特征,即分块的颜色矩,其距离度量为特征矢量的比值相似度。最后,综合利用上述两个特征对图像进行共同检索。通过对真实图像数据的检索实验表明:综合两种特征检索图像比单一特征检索效果更好。 相似文献
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基于颜色和形状特征的图像检索方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。 相似文献
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基于二叉树量化子图像颜色直方图的图像检索 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决现有颜色直方图检索技术所存在的鲁棒性较差、特征维数过高等问题,本文提出一种基于图像像素二叉树各层子图像颜色直方图的图像检索方法。该方法首先结合噪声攻击特点,提取出重要的图像像素二叉树各层量化子图像颜色直方图并确定其视觉权值;然后构造出重要图像像素二叉树子图像颜色直方图;最后以重要图像像素二叉树子图像颜色直方图为特征,计算图像间内容的相似度并进行检索。仿真实验表明,该方法不仅能够准确检索出用户所需图像,而且对光照、锐化、模糊等噪声攻击均具有较好的鲁棒性。 相似文献
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对称主分量分析及其在人脸识别中的应用 总被引:12,自引:0,他引:12
镜像对称性是人脸的一个直观显然的自然特性,有助于开发面向人脸图像的识别技术与算法,该文将在人脸识别中应用这一自然特性,提出一种新算法——对称主分量分析,该算法首先引入镜像变换,生成镜像样本;然后依据奇偶分解原理,生成镜象奇、偶对称样本,并分别进行KL展开,提取镜象奇/偶对称KL特征分量;最后,根据奇/偶对称KL特征分量在人脸中所占能量比例的不同以及对视角、旋转、光照等干扰的不同敏感程度进行特征选择,理论分析与实验证明,该算法巧妙地利用镜像样本,增强人脸识别:既扩大样本容量,显著提高识别率;又节省计算与存储开销,增强算法的实用性能。 相似文献
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在二维主成分分析算法中引入了对称性思想,提出了基于对称的二维主成分分析算法(STDPCA)。在该算法中,首先把人脸图像分解成奇对称图像和偶对称图像,然后分别在这两类图像中进行二维主成分分析,提取所需要的特征。该算法不仅有效利用了二维主成分分析算法的优点,而且也考虑了人脸对称性的特点,因此在人脸识别中有较高的识别率。在著名人脸库ORL、YALE中的实验证明了该算法的有效性。 相似文献
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Based on the recently published point symmetry distance (PSD) measure, this paper presents a novel PSD measure, namely symmetry similarity level (SSL) operator for K-means algorithm. Our proposed modified point symmetry-based K-means (MPSK) algorithm is more robust than the previous PSK algorithm by Su and Chou. Not only the proposed MPSK algorithm is suitable for the symmetrical intra-clusters as the PSK algorithm does, the proposed MPSK algorithm is also suitable for the symmetrical inter-clusters. In addition, two speedup strategies are presented to reduce the time required in the proposed MPSK algorithm. Experimental results demonstrate the significant execution-time improvement and the extension to the symmetrical inter-clusters of the proposed MPSK algorithm when compared to the previous PSK algorithm. 相似文献
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Xiaoning Song Jingyu Yang Xiaojun Wu Xibei Yang 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2011,15(2):281-293
Linear discriminant analysis (LDA) is one of the most effective feature extraction methods in statistical pattern recognition,
which extracts the discriminant features by maximizing the so-called Fisher’s criterion that is defined as the ratio of between-class
scatter matrix to within-class scatter matrix. However, classification of high-dimensional statistical data is usually not
amenable to standard pattern recognition techniques because of an underlying small sample size (SSS) problem. A popular approach
to the SSS problem is the removal of non-informative features via subspace-based decomposition techniques. Motivated by this
viewpoint, many elaborate subspace decomposition methods including Fisherface, direct LDA (D-LDA), complete PCA plus LDA (C-LDA),
random discriminant analysis (RDA) and multilinear discriminant analysis (MDA), etc., have been developed, especially in the
context of face recognition. Nevertheless, how to search a set of complete optimal subspaces for discriminant analysis is
still a hot topic of research in area of LDA. In this paper, we propose a novel discriminant criterion, called optimal symmetrical
null space (OSNS) criterion that can be used to compute the Fisher’s maximal discriminant criterion combined with the minimal
one. Meanwhile, by the reformed criterion, the complete symmetrical subspaces based on the within-class and between-class
scatter matrices are constructed, respectively. Different from the traditional subspace learning criterion that derives only
one principal subspace, in our approach two null subspaces and their orthogonal complements were all obtained through the
optimization of OSNS criterion. Therefore, the algorithm based on OSNS has the potential to outperform the traditional LDA
algorithms, especially in the cases of small sample size. Experimental results conducted on the ORL, FERET, XM2VTS and NUST603
face image databases demonstrate the effectiveness of the proposed method. 相似文献