【摘 要】
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近几年以来,基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)一直是一个活跃的研究领域。图像特征匹配是CBIR能否实现的一个关键环节,而图像特征匹配主要依赖于
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近几年以来,基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)一直是一个活跃的研究领域。图像特征匹配是CBIR能否实现的一个关键环节,而图像特征匹配主要依赖于图像特征之间的相似度测量。为了提高CBIR的检索性能,我们在文中提出了一种有效的相似度测量方法——基于图像k近邻的相似度测量(similarity measure based on k-nearest neighbors of images,SBkNN)方法。在这种方法中,查询图像与待检索图像的相似度是通过计算这两幅图像属于同一语义(无论是哪种语义)种类的联合概率来衡量的,而这个概率可分别通过分析这两幅图像与各自近邻图像的距离来得到。最后,利用Corel5k数据集对我们所提出的SBkNN方法和传统的相似度测量方法进行了实验对比,实验结果表明,在CBIR中使用我们所提出的SBkNN方法,将大大提高CBIR的检索性能。
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