一种基于属性坐标分析的图像检索偏好学习方法

摘要：

针对基于内容的检索过程中特征提取完成后,多种不同类型的特征如何整合的问题,提出了一种基于属性论方法的偏好学习方法.这种偏好学习方法旨在成为特征整合的依据,为分类、检索、识别等后续的人工智能操作以支撑.以基于内容的图像检索为例,将图像的颜色、纹理、形状和草图等特征通过心理权重整合后,提出了属性坐标分类法,实现了效果较好的局部偏好检索,并证明了所提出方法的有效性.

关键词：基于内容的图像检索、属性坐标分析法、特征提取、心理偏好、特征整合

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：66-72