本文關(guān)鍵詞：基于差異空間相關(guān)反饋過程的高光譜圖像CBIR系統(tǒng)

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【摘要】：針對(duì)大多數(shù)現(xiàn)有的高光譜基于內(nèi)容的圖像檢索(content-based image retrieval,CBIR)系統(tǒng)依賴特征表示和差異函數(shù)的問題,不完全滿足傳統(tǒng)相關(guān)反饋(relevance feedback,RF)的機(jī)器學(xué)習(xí)要求。為了解決該問題,通過差異空間的RF過程改進(jìn)了CBIR系統(tǒng),使用差異空間替代通常使用的特征空間,使其更適合一般機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。使用一些非零查詢正樣本輸入到系統(tǒng)中,通過高光譜差異函數(shù)比較輸入查詢并初始化數(shù)據(jù)庫獲取圖像的排序。最后,用戶標(biāo)記被系統(tǒng)檢索的圖像,選擇原型圖像集并開始RF過程。利用基于分離和字典的高光譜差異函數(shù)測(cè)試RF-CBIR系統(tǒng),高光譜數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明了系統(tǒng)的有效性,零查詢的查準(zhǔn)率和查全率接近最近RF結(jié)果。相比其他幾種較為優(yōu)秀的CBIR系統(tǒng),系統(tǒng)取得了更高的查準(zhǔn)率和查全率。
【作者單位】： 河南機(jī)電高等專科學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202300) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(14A520046) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15B520006)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 院,武漢430074)!引言最近幾年高光譜成像理論與技術(shù)發(fā)展迅速,在地形分類、礦物檢測(cè)和勘探、遙感制圖、環(huán)境監(jiān)測(cè)以及軍事監(jiān)視等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。高光譜圖像的需求量也呈指數(shù)增長,超過對(duì)高光譜分辨率遙感的興趣[1]。大多數(shù)空間機(jī)構(gòu)預(yù)設(shè)高光譜傳感器的有效載荷,如En MAP[2]和PRISMA，

本文編號(hào)：1213248