图像数据挖掘模型与方法

利用传统的相联规则思想 ,结合图像数据的特性 ,提出了三维相联规则模型。在模型中着重强调了形状、颜色、空间位置三者之间的依赖程度 ,并在此基础上提出了图像数据挖掘方法。

图像挖掘技术研究

对目前图像挖掘的研究及应用现状进行综述,首先阐明图像数据的特点及图像挖掘的主要问题,随后分析了图像的表示模型、图像挖掘的框架模型,介绍了图像挖掘的主要技术,最后对图像挖掘应用和未来研究方向进行展望。

图像数据挖掘之研究

从介绍一个图像数据挖掘可以采用的系统原型出发,对图像数据挖掘的常用方法和基本过程进行了详细的阐述。

图像挖掘的模型与技术研究

本文从图像挖掘的定义和特点出发,分析了典型的图像挖掘模型:功能驱动模型和信息驱动模型,并探讨了目前常用的图像挖掘技术,如相似性搜索、图像关联规则挖掘、图像分类、图像聚类和神经网络等。

多媒体图像挖掘的关联规则挖掘

数据挖掘从大量的数据中提取隐含在其中的有用信息和知识,采用关联规则挖掘方法,对多媒体图像进行关联规则挖掘,得出多媒体图像的关联规则。

多媒体数据挖掘中图像数据的关联规则挖掘

多媒体数据挖掘是目前国际上数据库、多媒体技术和信息决策领域最前沿的研究方向之一,是数据挖掘的一个新兴且富有挑战性的子领域。介绍了多媒体数据挖掘的系统结构,及以图像数据为代表的关联规则挖掘方法。