【摘要】：針對目前圖像搜索引擎難以正確把握用戶真正意圖的問題,從爬蟲Web圖像搜索引擎檢索結(jié)果入手,提出三種聚類算法來提取海量Web圖像中的語義區(qū)域.這三種聚類算法包括確定初始化中心的K-means聚類、確定參數(shù)的最大期望聚類以及基于半監(jiān)督的K-means聚類算法.然后選取顯著值較大的顯著區(qū)域作為語義區(qū)域.實(shí)驗(yàn)分析比較了三種聚類算法的有效性,最終實(shí)現(xiàn)的圖像重排系統(tǒng)能比網(wǎng)絡(luò)搜索引擎更好地反饋給用戶精確而且有序的查詢結(jié)果.
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult for the image search engine to correctly grasp the real intention of the user at present, three clustering algorithms are proposed to extract the semantic regions from the massive Web images, starting with the search results of the crawler Web image search engine. These three clustering algorithms include K-means clustering for determining initialization center, maximum expected clustering for determining parameters and semi-supervised K-means clustering algorithm. Then the significant region with larger significant value is selected as the semantic region. The effectiveness of the three clustering algorithms is analyzed and compared experimentally. The final image rearrangement system can give users accurate and orderly query results better than the web search engine.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;莫納什大學(xué)吉普斯蘭信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：教育部留學(xué)回國人員科研啟動(dòng)基金 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20090184120022) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金科技創(chuàng)新項(xiàng)目(SWJTU09CX036)資助~~
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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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：2399723