-
题名大规模艺术图像的视觉特征计算组织与可视化
被引量:5
- 1
-
-
作者
徐绕山
王爽
孙正兴
-
机构
南京信息职业技术学院计算机与软件学院
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
江苏经贸职业技术学院
-
出处
《科技通报》
北大核心
2017年第12期194-200,共7页
-
基金
国家重点实验室创新基金(ZZKT2013A12)
江苏省科技支撑计划项目(BE2011058
+1 种基金
BY2012190)
江苏省高校哲学社会科学基金项目(2014SJB302)
-
文摘
为解决使用传统精确分类方法组织和展示大规模艺术图像的复杂和低效等问题,提出一种基于图像视觉特征计算的自组织与可视化方法,根据艺术图像的视觉特点,提取了颜色、纹理、空间布局和SIFT等特征表示,并在图像空间布局的计算模型下实验了不同特征的聚类计算组织效果。在此基础上,对实验图像库进行层次化聚类,构建了在视觉信息上的层次化浏览树,并采用可视化技术进行图像的层次化展示。实验结果表明,与传统图像管理方法相比,该方法可获得很好的组织效率和友好的用户体验。
-
关键词
视觉特征
mlap算法
自组织计算
可视化技术
艺术图像
-
Keywords
visual features
mlap algorithm
self-organization computation
visualization technique
artistic image
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-