基于内容图像检索的特征子空间抽取

• 作者: 张宏江 苏中 马少平
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 基于内容的图像检索 主成分分析 相关反馈
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 190-193
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3178字
• 语种: 中文

摘要

作为一种有效的解决手段,相关反馈(relevance feedback)技术在基于内容图像检索(content based image retrieval)的研究中得到了深入的发展.尽管有效,已有的反馈算法却始终没有解决特征空间的有指导降维和特征中的噪声去除这两个问题.提出了一种新的方法,通过对用户在检索过程中提供的正反馈样本在各特征空间中的分布特性,利用主成分分析(principal component analysis)来消除特征中的噪声,实现了对特征空间进行有效的降维.试验结果显示,该方法在不牺牲检索精度的前提下提高了检索速度,降低了存储复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马少平	清华大学计算机科学与技术系	53	2381	23.0	48.0
5	苏中	清华大学计算机科学与技术系	5	304	4.0	5.0
9	张宏江		14	731	8.0	14.0