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基于内容的图像结构表示和分类  
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【英文题名】 Content-Based Image Structure Representation and Classification
【作者】 屈伸;
【导师】 王庆;
【学位授予单位】 西北工业大学;
【学科专业名称】 计算机软件与理论
【学位年度】 2005
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 西北工业大学
【网络出版投稿时间】 2005-11-08
【基金】 国家自然科学基金;陕西省自然科学基金
【关键词】 特征提取; 基于内容的图像检索; 通过结构的反传算法; 自适应处理数据结构; 图像的结构化表示; 迭代神经网络;
【英文关键词】 Feature Extraction; Content-based Image Retrieval (CBIR); Back Propagation Through Structure (BPTS); Adaptive Processing of Data Structures (APoDS); Structural Representation of Image; Recursive Neural Network (RNN);
【中文摘要】 本论文研究的主要内容是基于内容的图像结构表示和分类。作为一个有着广泛应用前景的研究领域,基于内容的图像分类吸引了越来越多的研究人员参与,取得了许多研究成果并开发了一些商用和研究型系统。但由于缺少结构化的表示,基于内容的图像分类存在一定的问题。基于此,一些学者研究用神经网络表示和处理数据结构的方法,通过结构的反传算法(BPTS)学习和分类树型和图型结构信息。 本文在前人工作的基础上,分别对特征提取、结构内容的表示和分类,各种迭代网络分类器以及误差收敛曲线进行了研究和讨论。设计并实现了一个基于结构内容的图像分类系统。 在特征提取方面,总结了CBIR中成熟的颜色、纹理和形状特征提取方法。提出了一种分块主色HSV特征提取算法。实验结果证明,主色HSV相对RGB更符合人的视觉和心理感知;中心分块在描述局部信息的同时也能突出主题。 给出了图像结构化表示的数学定义以及通过结构反传(BPTS)算法的自适应处理数据结构迭代神经网络的一般框架。 提出了一种基于树型结构的自然图像表示和分类的方法。实现了对图像逐步...
【英文摘要】 The thesis focuses on content-based image structure representation and classification. As a widely used technology, CBIR has been given more and more attention, and many achievements have been developed and applied in real world. However, there still exist key issues in the research domain of content based image retrieval and classification. Recently, a fewer of researchers took into account that Recursive Neural Network (RNN) can be employed to represent the structural patterns and implement the classifica...
【更新日期】 2006-03-16

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