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CBIR中图像综合特征向量的提取及其应用

A Extract and Measure Method of Image Multi-Feature Vector on CBIR
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摘要 针对传统图像检索技术依赖图像单一视觉特征的不足,通过对图像单一特征向量的归一化处理获取图像综合特征向量,并采用加权欧氏距离进行图像相似性度量,再结合基于综合特征向量的相关反馈算法,可取得较理想的图像检索效果。 The traditional image retrieval methods are mainly dependent on the single vision feature,so the results are not always ideal.To cure this problem,the paper propose a new kind of image extract and measure method which is based on the multi-feature vector normalization and uses it as the standard of image's similarity measure.The method which is based on multi-feature vector and relevance feedback should have a very good effect.
出处 《延安大学学报(自然科学版)》 2007年第1期17-20,共4页 Journal of Yan'an University:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金(60271032) 渭南师范学院重点基金(06YKF009)
关键词 图像检索 特征提取 综合特征向量 相似性度量 加权欧式距离 相关反馈 image retrieve extract feature multi-feature vector similarity measure Weighted Euclidean Distance relevance feedback
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参考文献10

二级参考文献39

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