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摘要:
本文利用聚类理论提出了一种基于学习的聚类图像语义检索算法,建立了底层特征和高层语义的映射,实现了语义的快速提取和图像的精确检索.它由聚类构造算法、聚类构造学习和图象检索算法组成.实验结果表明,本算法是比较稳定和有效的.
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文献信息
篇名 基于学习聚类的图像语义检索算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 图像检索 聚类学习 相关反馈
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目 图形与图像
研究方向 页码范围 49-51
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 2522字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2007.03.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王天江 华中科技大学计算机科学与技术学院 30 257 11.0 13.0
2 田刚 华中科技大学计算机科学与技术学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像检索
聚类学习
相关反馈
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
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