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摘要:
针对大规模专利图像特征库的特点,使用边缘轮廓距离与分块特征相结合的方法提取低层视觉特征,结合基于K均值聚类的分类索引方法,兼顾语义相似和视觉特征相似,对专利图像库数据构建索引结构,实现了先分类后检索的功能.实验结果表明,方法不仅提高了检索速度,而且提高了检索的语义敏感度.
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文献信息
篇名 基于语义分类的外观专利图像快速检索系统
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 特征提取 聚类 语义分类 图像检索
年,卷(期) 2012,(16) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 202-206
页数 分类号 TP391.41
字数 5564字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.16.045
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 戴青云 广东工业大学信息工程学院 94 1655 17.0 39.0
2 曹江中 广东工业大学信息工程学院 20 182 8.0 13.0
3 曹璐 广东工业大学信息工程学院 4 13 2.0 3.0
4 李旭明 广东工业大学信息工程学院 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征提取
聚类
语义分类
图像检索
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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