【摘要】：圖片分類(lèi)可用作圖像搜索引擎的預(yù)濾波,以降低圖像檢索時(shí)的圖像匹配數(shù)量,提高檢索速度。本文提出了一種基于分形特征———局部分維數(shù)變化率(LFDS)的圖片分類(lèi)算法,該算法不需要任何的圖像先驗(yàn)知識(shí),僅利用分形特征就可將自然景物的照片和人工繪制/計(jì)算機(jī)生成的圖形區(qū)分出來(lái)。系統(tǒng)隨機(jī)測(cè)試了445幅大小從192×128到2012×3094不等的圖片,該算法對(duì)圖形庫(kù)的分類(lèi)準(zhǔn)確率為91·71%,圖像庫(kù)分類(lèi)準(zhǔn)確率為85·25%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法的快速和有效性。
[Abstract]:Image classification can be used as the pre-filter of image search engine to reduce the number of image matching and improve the speed of image retrieval. In this paper, a new image classification algorithm based on fractal feature-partial dimension change rate (LFDS) is proposed. The algorithm does not require any prior knowledge of image. Only fractal features can be used to distinguish natural scene photos from artificial / computer generated graphics. The system randomly tested 4445 images ranging from 192 脳 128 to 2012 脳 3094. The classification accuracy of the algorithm is 91 71 for the graphics library and 85 25 for the image database. The experimental results show that the algorithm is fast and effective.
【作者單位】： 北方工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)科 北方工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)科 北方工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)科 北方工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)科
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2261992