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一种适合Web图像检索的图像降维算法研究
作者姓名:鲁珂赵继东  曾家智
作者单位:电子科技大学计算机科学和工程学院,成都610054
基金项目:电子科技大学校科研和校改项目
摘    要:本文对现有Web图像检索技术现状进行了归纳,分析阐明了图像降维算法在基于内容的Web图像检索技术中的地位和作用。在介绍了几种经典图像降维方法后,重点介绍了国外近来提出的基于拉普拉斯特征值映射(LE)的图像降维算法。针对Web环境下图像检索必须进行剧烈降维的特点,本文进而对基于KL变换的主成分分析(PCA)算法和基于LE的图像降维算法进行了实验分析和比较。实验结果表明:对于需要进行维数剧烈缩减的Web图像检索来说,基于LE的图像降维算法可以获得最佳的效果。

关 键 词:Web图像搜索  降维  拉普拉斯特征值映射  主成分分析
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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