原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
针对大多数现有基于内容的图像检索方法的性能很大程度上依赖分类器的问题,提出了一种基于模糊隶属度融合神经网络的CBIR方法;首先,利用离散小波变换进行特征提取;然后,使用神经网络计算查询图像的类标签和模糊类隶属度;最后,利用简单与加权距离度量的组合在完整搜索空间中进行检索;在3个纹理类数目、方向和复杂度都不同的数据库上进行实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比其他几种较新的纹理图像检索方法,所提方法取得了更好的检索性能.
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文献信息
篇名 模糊隶属度融合多层前馈神经网络的CBIR方法
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 模糊隶属度 基于内容的图像检索 纹理图像 多层前馈神经网络 加权距离度量
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 算法、设计与应用
研究方向 页码范围 903-906,909
页数 5页 分类号 TP391
字数 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 王华军 成都理工大学地球物理学院 101 654 10.0 22.0
2 明勇 成都理工大学地球物理学院 20 23 3.0 3.0
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
模糊隶属度
基于内容的图像检索
纹理图像
多层前馈神经网络
加权距离度量
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
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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