基于属性特征提取与萤火虫优化的图像检索算法

• 作者: 罗圣勇 赵凯 韩毅
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 图像检索 语义鸿沟 区域分割 萤火虫算法 属性特征 EMD 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了解决图像检索算法中存在的语义鸿沟问题,并提高图像检索性能,本文提出了基于属性特征提取耦合萤火虫优化的图像检索技术.首先,基于像素聚类特性,利用归一化分割模型将每个图像分割成不同的区域,并提取每个区域的颜色和纹理特征;然后,引入Earth Mover's distance(EMD)相似度量,计算搜索目标与图像库中目标的距离,从而获得查询目标的反馈结果;再通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对获得的图像反馈结果进行学习,并引入萤火虫算法进行迭代优化,对相关图像和不相关图像进行持续筛选,从而获得用户期望结果.通过在Corel图像库中实验证明:与当前常用的图像检索算法相比,本文算法具有更高查准率和查全率,以及更低的平均归一化检索率与复杂度,能准确快速地查找搜索目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗圣勇	北京科技大学计算机与通信工程学院	1	2	1.0	1.0