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时间:2018-07-17
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2、例。通过实验表明,该方法所选取的图像范例可以直观有效地反应图像集的内容概要,并且让用户在大量图像中可以快速准确地找到所需要的图像。8121关键字图像摘要图像检索图像特征值提取AP聚类算法相似度毕业设计说明书(论文)中文摘要TitleImageSummarizationforOnlineImage13/13---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------网络图像搜索中的图像摘要技术研究
3、摘要本论文针对网络图像搜索中的图像摘要技术,提出了一种基于五种底层图像特征提取以及AP聚类算法的图像摘要选取方法。首先将提取的五种底层图像特征进行特征融合,并计算出图像集的相似度矩阵,然后将相似度矩阵作为AP聚类算法的输入进行聚类运算,最后在聚类结果中,选择特征向量与该类平均特征向量最接近的图像作为图像范例。通过实验表明,该方法所选取的图像范例可以直观有效地反应图像集的内容概要,并且让用户在大量图像中可以快速准确地找到所需要的图像。8121关键字图像摘要图像检索图像特征值提取AP聚类算法相似度毕业设计说明书(论文)中文摘要TitleImageSummarizationforOn
4、lineImage13/13---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------网络图像搜索中的图像摘要技术研究摘要本论文针对网络图像搜索中的图像摘要技术,提出了一种基于五种底层图像特征提取以及AP聚类算法的图像摘要选取方法。首先将提取的五种底层图像特征进行特征融合,并计算出图像集的相似度矩阵,然后将相似度矩阵作为AP聚类算法的输入进行聚类运算,最后在聚类结果中,选择特征向量与该类平均特
5、征向量最接近的图像作为图像范例。通过实验表明,该方法所选取的图像范例可以直观有效地反应图像集的内容概要,并且让用户在大量图像中可以快速准确地找到所需要的图像。8121关键字图像摘要图像检索图像特征值提取AP聚类算法相似度毕业设计说明书(论文)中文摘要TitleImageSummarizationforOnlineImage13/13---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------Re
6、trievalAbstractImagesummarizationisacriticalstepintheinteractiveimageretrieval.Thispaperintroducesanovelapproachbasedonfivelow-levelfeaturesandAPclustering.Firstly,fivelow-levelfeaturesextractedfromimagesfusetogetherandwecalculatetheimagesimilarity.Secondly,weclustertheimagesintodifferentcat
7、egoriesbyAPclustering.Finallyinacategoryofclusteringresult,weselecttheimagewhosecharacteristicvectormostclosetheaveragecharacteristicvectorasaexamplar.Theexperimentsshowthattheimagesummarizationselectedbytheabovemethodcangiveagoodglobaloverviewofim
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