基于显著区域和pLSA的图像检索方法

• 作者: 张景文 杨舒农 王平 王琼
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 显著区域 视觉词汇 pLSA
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 5-9
• 分类号: TP301
• 字数: 4785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.10.002

摘要

由于利用全局特征的图像检索方法在很大程度上受到背景的影响,提出了一种基于显著区域和pLSA相结合的图像检索方法.该方法首先通过谱残差和多分辨率分析提取图像的显著目标区域,其次计算所有图像显著区域的颜色和纹理特征并利用K-均值聚类生成视觉词汇表,然后将每幅图像表示成若干视觉词汇的集合.最后利用概率潜在语义分析(pLSA)来提取区域潜在语义特征,并使用该特征构建SVM分类器模型进行图像检索.将本方法和基于全局特征的图像检索方法比较,实验结果表明,基于显著区域的图像检索结果更加准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王琼	西安交通大学电子与信息工程学院	64	983	14.0	30.0
2	张景文	西安交通大学电子与信息工程学院	20	109	7.0	9.0