基于图像特征细化的海量数据挖掘系统设计与实现

• 作者: 林凌 许然
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 图像特征细化 海量数据挖掘 图像数据挖掘 图像噪声过滤
• 年，卷（期）: 2016,（24）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 113-115
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.73-34|TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.24.027

摘要

传统基于图像内容的图像数据挖掘算法，对海量图像特征的分类效率低，对图像数据的挖掘准确率受样本数量影响较大。因此，提出一种基于图像特征细化的海量数据挖掘系统，其中的人机界面可赋予系统较高的交互性。图像搜索引擎能够智能地从互联网海量的图像数据中，采集有价值图像数据和特征。图像预处理模块对图像格式进行变换，完成图像噪声因素的过滤等操作，并对采集图像特征进行细化。数据挖掘模块依据采集的图像特征细化结果塑造CMQL语句，从图像数据库中挖掘出有价值的图像数据。系统实现部分给出了数据挖掘查询语言CMQL进行图像数据的挖掘过程。实验结果表明，所设计系统具有较高的查准率和查全率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许然		4	15	3.0	3.0
2	林凌		5	9	2.0	3.0