基于多核学习和AP聚类的图像摘要选取方法

• 作者: 冯晓毅 彭进业 范少冲 阎坤
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像摘要 相似度 特征融合 多核学习 AP聚类图像
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2365-2368
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.101

摘要

针对交互式图像检索系统在特征空间中选取摘要图像时,遇到多种特征难以融合及聚类效果不佳等问题,提出了一种基于多核学习和AP(affinity propagation)聚类的图像摘要选取方法.先利用多核函数融合多种特征计算图像间的相似度,再进行AP聚类,并选取聚类中心图像作为整个图像集的摘要.实验表明,所选摘要图像能直观有效地反映原图像集的内容梗概,据此对原图像集的查询拥有较高的查全率和查准率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯晓毅	西北工业大学电子信息学院	57	546	13.0	21.0
2	彭进业	西北工业大学电子信息学院	62	518	13.0	20.0
3	范少冲	西北工业大学电子信息学院	1	11	1.0	1.0
4	阎坤	西北工业大学电子信息学院	1	11	1.0	1.0