彩色图像数据库中目标特征数据挖掘方法

• 作者: 杨品林
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 彩色图像 数据库 目标特征 数据挖掘 数据聚类 相似度计算 离群点检测 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4066字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2018.01.11

摘要

针对由于彩色图像数据特征较多使得目标特征挖掘容易出现不确定性的问题,提出一种新的彩色图像数据库中目标特征数据挖掘方法.采用减法聚类算法对彩色图像数据进行聚类,采用离群点检测技术对聚类数据进行分类处理,采用量子行为粒子群优化方法选取最优目标图像特征数据,并与结构相似度计算方法相结合,实现对最优目标图像特征数据的挖掘.结果证明,该方法相比传统的挖掘方法,其挖掘召回率降低了约17%,挖掘精确度提高了约28.6%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨品林	大连艺术学院文化艺术管理学院	21	73	5.0	7.0