【摘要】：顏色特征對圖像的各種變換具有很好的魯棒性,使其在圖像檢索中發(fā)揮了重要作用,但傳統(tǒng)顏色特征中缺乏空間分布信息,檢索性能不佳.通過圖像分塊捕獲顏色的空間分布信息,并引入高效匹配核,把局部顏色特征映射到低維空間,生成比傳統(tǒng)顏色特征RGB、HSV等判別性能更優(yōu)的顏色高效匹配核特征CEMK(Color Efficient Match Kernels),基于CEMK完成商品圖像檢索.結果表明:顏色高效匹配核能有效地改善基于顏色的圖像檢索性能.
[Abstract]:Color features play an important role in image retrieval due to their robustness to various image transformations, but the traditional color features lack spatial distribution information and the retrieval performance is poor. The spatial distribution information of color is captured by image partitioning, and an efficient matching kernel is introduced to map local color features to low-dimensional space. A color efficient matching kernel feature CEMK (Color Efficient Match Kernels), which is better than the traditional color feature RGB / HSV is generated to complete commodity image retrieval based on CEMK. The results show that color efficient matching nuclear energy can effectively improve the performance of color based image retrieval.
【作者單位】： 華東交通大學信息工程學院;華東交通大學軟件學院;武漢大學計算機學院;
【基金】：教育部人文社會科學研究青年項目(11YJC870012,12YJCZH274) 江西高教人文社科基金項目(XW1502,TQ1503)
【分類號】：TP391.41

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