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题名一种基于分形特征的图片分类算法
被引量:6
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作者
刘文萍
张常年
赵会群
李晓丽
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机构
北方工业大学信息工程学院计算机学科
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2005年第6期754-757,共4页
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文摘
图片分类可用作图像搜索引擎的预滤波,以降低图像检索时的图像匹配数量,提高检索速度。本文提出了一种基于分形特征———局部分维数变化率(LFDS)的图片分类算法,该算法不需要任何的图像先验知识,仅利用分形特征就可将自然景物的照片和人工绘制/计算机生成的图形区分出来。系统随机测试了445幅大小从192×128到2012×3094不等的图片,该算法对图形库的分类准确率为91·71%,图像库分类准确率为85·25%,实验结果证明了该算法的快速和有效性。
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关键词
分形
图片分类
图像检索
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Keywords
fractal, image classification, image retrieval
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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