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基于语义区域提取的图像重排

发布时间:2019-01-03 18:14
【摘要】:针对目前图像搜索引擎难以正确把握用户真正意图的问题,从爬虫Web图像搜索引擎检索结果入手,提出三种聚类算法来提取海量Web图像中的语义区域.这三种聚类算法包括确定初始化中心的K-means聚类、确定参数的最大期望聚类以及基于半监督的K-means聚类算法.然后选取显著值较大的显著区域作为语义区域.实验分析比较了三种聚类算法的有效性,最终实现的图像重排系统能比网络搜索引擎更好地反馈给用户精确而且有序的查询结果.
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult for the image search engine to correctly grasp the real intention of the user at present, three clustering algorithms are proposed to extract the semantic regions from the massive Web images, starting with the search results of the crawler Web image search engine. These three clustering algorithms include K-means clustering for determining initialization center, maximum expected clustering for determining parameters and semi-supervised K-means clustering algorithm. Then the significant region with larger significant value is selected as the semantic region. The effectiveness of the three clustering algorithms is analyzed and compared experimentally. The final image rearrangement system can give users accurate and orderly query results better than the web search engine.
【作者单位】: 西南交通大学信息科学与技术学院;莫纳什大学吉普斯兰信息技术学院;
【基金】:教育部留学回国人员科研启动基金 高等学校博士学科点专项科研基金(20090184120022) 中央高校基本科研业务费专项资金科技创新项目(SWJTU09CX036)资助~~
【分类号】:TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2399723

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