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基于独立成分分析的图像检索的研究  
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【英文题名】 Research on Independent Component Analysis for Content Based Image Retrieval
【作者】 李治;
【导师】 王明文;
【学位授予单位】 江西师范大学;
【学科专业名称】 计算机软件理论
【学位年度】 2009
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 江西师范大学
【网络出版投稿时间】 2009-12-28
【关键词】 基于内容的图像检索; 独立成分分析; 独立成分; 降维;
【英文关键词】 Content based image retrieval; independent componeng analysis; independent component; dimensional reduction;
【中文摘要】 随着计算机技术、多媒体技术以及Internet技术的发展,人们越来越多接触到海量的图像信息。如何在大规模数据库中检索出所需图像并且同时能够降低存储空间的需求成为一个研究热点。独立成分分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近期发展起来的一种非常有效的盲信号处理技术,该方法在基于内容的图像检索领域也发挥着越来越重要的作用。在基于内容的图像检索当中,通常做法为首先抽取查询图像的某个特征,然后将这些特征与事先储存在图像库当中的图像特征进行比较。但是这种做法通常会出现两种问题:第一,图像的特征维数有可能很高,这样就需要很大的存储空间。第二,单独的某个特征不能全面的描述出一幅图像的内容从而使得检索结果不尽人意。为了解决以上的问题,我们提出了基于ICA的一种新的检索方法,该方法从图像库的多个图像特征描述当中寻找独立成分,然后基于这些独立成分所在的空间进行检索。 为了验证独立成分分析在图像的维数约简和检索上的有效性,我们在四个不同特性的数据集分别进行了实验。首先我们对每一个数据集的图片进行底层特征提取,检索所得结果作为ICA处理结果的对比数据。然后使用Fa...
【英文摘要】 As the development of the technology of computer, multimedia and the Internet, more and more people get the opportunity to access the great amount of images. Thus, how to do an effective retrieval task from the mass image data set and to reduce the requirement of storage space becomes a popular research field. Independent Component Analysis (ICA) is a newly developing blind source signal processing technology, and it plays more and more an important role in the field of content based image retrieval...
【更新日期】 2010-06-08

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导师:王明文    导师单位:江西师范大学    学位授予单位:江西师范大学
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