基于内容的图像检索的相似度测量方法

• 作者: 王春静 许圣梅
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 基于内容的图像检索 k近邻 相似度 召回率 查准率
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 104-110
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 3243字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.01.012

摘要

图像特征匹配是基于内容的图像检索(Content-based image retrieval,CBIR)实现的一个关键环节,而图像特征的匹配主要依赖于图像特征之间的相似度测量.为了提高CBIR的检索性能,本文提出了一种有效的相似度测量方法——基于图像k近邻的相似度测量(Similarity measure based on k-nearest neighbors of images,SBkNN)方法.在该方法中,查询图像与被检索图像的相似度通过计算这两幅图像属于同一语义(无论是哪种语义)种类的联合概率来衡量,而此概率可分别通过分析这两幅图像与各自近邻图像的距离得到.最后利用Corel5k数据集对本文所提出的SBkNN方法和传统的相似度测量方法进行了对比.实验结果表明,在CBIR中使用本文提出的SBkNN方法,有效地提高了CBIR的检索性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王春静	山东师范大学信息科学与工程学院	7	24	3.0	4.0
2	许圣梅	山东师范大学信息科学与工程学院	2	13	1.0	2.0