本文關(guān)鍵詞：基于多特征融合和二維投影非負矩陣分解的圖像檢索，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：文章提出了一種基于非負矩陣分解(Nonnegative Matrix Factorization.NMF)和多特征融合的圖像檢索模型。通過提取圖像的顏色和紋理特征,進行NMF分解,得到NMF的基矩陣和樣本的系數(shù)矩陣。利用二維主成分分析(2DPCA)的思想對系數(shù)矩陣降維,然后通過特征加權(quán)的方法比較檢索結(jié)果。文章使用500幅人物圖像組成的圖像庫進行試驗,該方法利用了圖像的多個特征和2DPCA思想,使得文章中的方法提高了檢索的查準(zhǔn)率,而且檢索速度優(yōu)于非負矩陣分解和二維主成分分析。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多特征融合 二維主成分分析 非負矩陣分解
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年來非負矩陣分解(NMF)的方法被廣泛地應(yīng)用于圖像檢索[1]、圖像融合[2]、人臉識別[3]等領(lǐng)域。1999年Lee和Seung在Nature上提出了非負矩陣分解算法理論。在矩陣中所有元素均為非負并且任意一行元素的和不為零的條件下,該算法可以對其進行非負分解,分解的結(jié)果中不出現(xiàn)負

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  本文關(guān)鍵詞：基于多特征融合和二維投影非負矩陣分解的圖像檢索，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：371249