基于聚类与遗传算法的Web图像检索

发布时间：2018-06-07 23:20

  本文选题：图像检索 + 搜索引擎　； 参考：《计算机工程与设计》2008年15期

【摘要】：高效的Web图像检索对于用户来说是非常重要的,图像元搜索引擎作为一种有效的图像检索技术可以促进Web图像的检索质量和精度。提出一种基于改进的HACM(hierarchical agglomerative clustering methods)聚类算法和遗传算法的图像元搜索引擎模型,Web图像向量化表示之后运用HACM聚类技术进行分类,然后通过特殊设计的遗传算法对检索结果进行优化排序,最后将排序后的更精确的图像集提供给用户。实验结果表明,该系统可以在较短的时间内达到很高的检索精度。
[Abstract]:Efficient Web image retrieval is very important for users. As an effective image retrieval technology, image meta search engine can promote the quality and accuracy of Web image retrieval. An image meta search engine model based on improved HACM hierarchical agglomerative clustering methods) clustering algorithm and genetic algorithm is proposed. Then the retrieval results are optimized by a specially designed genetic algorithm, and a more accurate image set is provided to the user. The experimental results show that the system can achieve high retrieval accuracy in a short time.
【作者单位】： 兰州理工大学计算机与通信学院;
【基金】：甘肃省教育厅科研基金项目(0603-10)
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

相关期刊论文 前10条

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相关博士学位论文 前2条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

相关期刊论文 前10条

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2 江婕;李建民;曾R挽，

本文编号：1993248