基于前向神经网络的图像检索相关反馈算法设计

相关反馈技术是近年来较为重要的图像检索方法 .该文从机器学习的角度出发 ,提出了一种基于神经网络的相关反馈算法 .在检索过程中 ,用户可以标记出与查询图像相似的正例样本反馈给系统 ,然后由系统构造出前向神经网络并再次进行检索 ,以改进查询结果 .该文对用于训练前向神经网络的构造性算法在图像检索中的几何意义进行了深入的研究 ,并在此基础上给出平移算法、反例标记学习算法、球半径系数自适应算法等 ,从而使基于神经网络自学习的相关反馈算法更加完善 .实验表明 ,改进后的算法在图像检索中具有更好的性能和更强的推广能力 .

基于相关反馈算法的周围动脉血管壁超声应变成像

提出利用血压自主波动引起的血管壁组织位移与应变和超声视频图像 ,研究非刚性、小位移和高稳健的相关反馈运动估计算法 ,并与基于梯度的光流算法和基于相关算法进行对比。仿真实验和人体实验的结果证实相关反馈光流算法在时效和精确性上均能满足应变成像的需要。对循环系统生理病理学 。

基于显著性特征的图像检索相关反馈算法研究

基于内容的图像检索研究的目的是实现自动地、智能地检索图像,从而使查询者可以方便、快速、准确地从图像数据库中查找特定图像。基于显著性特征的图像检索相关反馈算法是在Rui所提出的基于特征权重调整的相关反馈算法的基础上提出的一种新的反馈策略,以提高图像数据库检索的效果。

基于分层聚类相关反馈算法的图像检索技术研究

基于内容的图像检索研究的目的是实现自动地、智能地检索图像,研究的对象是使查询者可以方便、快速、准确地从图像数据库中查找特定图像的方法和技术。通过把分层聚类策略与传统的相关反馈算法相结合,提出一种新的图像检索方式,并通过实验加以验证。