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时间:2018-12-08
《基于兴趣点凸包和svm加权反馈图像检索方法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、-用兴趣点凸包和SVM加权反馈实现图像检索苏小红丁进马培军(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001)摘要针对采用环状颜色直方图的图像检索方法存在的不足,提出一种基于兴趣点凸包的图像特征提取方法,通过对用小波变换检测出的兴趣点递归求出它们的凸包,并将每个凸包上的兴趣点按一定的算法安插在相应的桶内,对每个桶求出颜色直方图,利用桶与桶之间的相似度定义两幅图像的相似度。这种特征提取方法可有效抑制兴趣点集合中出现游离兴趣点的情况,结合基于兴趣点的空间离散度和Gabor小波纹理等特征实现图像检索,可
2、有效提高图像检索精度。最后,提出一种新的相关反馈方法,通过利用支持向量机分类结果设置权值来改进移动查询点相关反馈方法。实际图像数据库上的实验表明,引入这种反馈方法后可将图像检索的查准率提高20%左右,查全率提高10%左右。关键词图像检索;小波变换;兴趣点;凸包;支持向量机;相关反馈中图法分类号TP391ImageretrievalbyconvexhullsofinterestpointsandSVM-basedweightedfeedbackSUXiao-HongDINGJinMAPei-Jun(Sch
3、oolofComputerScienceandTechnology,HarbinInstituteofTechnology,HarbinHeilongjiang150001)AbstractTosolvetheproblemofimageretrievalmethodbasedonannularcolorhistogram,anewimagecharacteristicsextractionmethodbasedonconvexhullsofinterestpointsispresented.First
4、ly,theinterestpointsonanimagearedetectedbywavelettransform.Then,convexhullsofinterestpointsarecalculatedrecursivelyandthesepointsareassignedtosomebucketsbyaspecificalgorithmtoformacolorhistogramforeverybucket.CombinedwithspatialdistributionfeatureandGabo
5、rtexturefeaturebasedonconvexhullsofinterestpoints,thesystemofimageretrievalisbuilt.Experimentsonimagedatabaseshowthatthismethodworkswellwhenisolatedpointsexistintheinterestpointssetandsoprovidemoreaccurateretrievalperformancecomparingwithotherretrievalme
6、thodbasedoninterestpoints.Furthermore,anovelrelevancefeedbackmethodispresented.Itimprovesthequerypointmovementrelevancefeedbackmethodbysettingweightsbasedonsupportvectormachineclusterresults.Theexperimentsshowthatbyusingthismethodcombinedwiththeimageretr
7、ievalmethodbasedonconvexhullsofinterestpoints,theprecisionandrecallcanbeimprovedabout20%and10%respectively.KeywordsImageRetrieval;WaveletTransform;InterestPoints;ConvexHull;SupportVectorMachine;RelevanceFeedback.---引言由于数字图像数量的猛增,对其进行快速、高速检索的要求愈加强烈。在这种背景下
8、,基于内容的图像检索技术得到了广泛发展。在传统的基于内容图像检索的方法中,通常提取图像的全局特征,而较少考虑图像的空间信息。如果用户仅仅对图像中的某一对象感兴趣,此时图像的全局特征将不再有效,必须考虑图像的局部特征。基于兴趣点的图像检索可以解决这个问题,通过兴趣点的检测对图像的视觉特征变化大的区域进行定位,利用局部描述子对兴趣点周围的局部区域进行特征提取,最后进行特征相似度匹配。目前部分基于兴趣点的图像检索方法[1-2]是把兴趣点在图像匹配
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