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摘要:
为了提高图像检索的性能,提出了一种基于流行排序的多示例图像检索方法,将分割后的图像表示为多示例的形式,通过给出适合图像在包空间的度量方式,有效结合流行排序和多示例学习的方法来进行图像检索.实验结果表明,采用所提出的方法的检索结果与传统的检索方法相比,检索率得到了明显的提高,检索结果更符合人的视觉习惯.
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文献信息
篇名 基于流行排序的多示例图像检索方法
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 图像检索 流行排序 多示例学习 Hausdorff距离 EMD距离
年,卷(期) 2009,(21) 所属期刊栏目 开发与应用
研究方向 页码范围 5007-5009
页数 3页 分类号 TN911.73
字数 2228字 语种 中文
DOI
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 王珂 首都医科大学生物医学工程学院 56 155 6.0 9.0
2 钱旭 中国矿业大学机电与信息工程学院 64 524 13.0 21.0
3 虎晓红 河南农业大学信管学院 37 210 7.0 13.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
图像检索
流行排序
多示例学习
Hausdorff距离
EMD距离
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
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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