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基于豪斯多夫距离的图像检索方法研究

基于豪斯多夫距离的图像检索方法研究

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图文详情
  • ISBN:9787518064922
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:23cm
  • 页数:92页
  • 出版时间:2020-01-01
  • 条形码:9787518064922 ; 978-7-5180-6492-2

内容简介

本书首先介绍了针对基于内容的图像检索, 采用Hausdorff距离进行相似性度量方方面的内容, 其后, 并对其进行改进以实现更好的图像相似性度量做出进一步分析。*后, 提出了一种改进的Hausdorff距离的度量方法, 并采用多种典型距离度量方法进行图像检索对比实验, 并验证了该改进的Hausdorff距离。

目录

**章 绪论
**节 研究背景及意义
第二节 图像检索研究现状
第三节 基于内容的图像检索研究现状
第四节 图像相似性度量方法研究现状
第五节 本书的研究内容

第二章 基于改进豪斯多夫距离的图像检索方法
**节 豪斯多夫距离改进及分析
一、豪斯多夫距离
二、PHD距离
三、MHD距离
四、LTS-HD距离
五、M-HD距离
六、改进豪斯多夫距离
第二节 基于CFHD距离的图像检索方法
一、基于CFHD距离的图像检索框架
二、基于CFHD距离的图像检索方法实现
第三节 实验结果及分析
一、验证实验设计
二、图像库选择
三、图像检索实验结果及其分析

第三章 多特征度量DS融合图像检索方法
**节 多特征度量融合图像检索框架
第二节 基于CFHD距离的多特征度量等权重相加融合图像检索方法
第三节 基于CFHD距离的多特征度量DS融合图像检索方法
一、Dempster-Shafer理论
二、基于CFHD距离的多特征度量DS融合图像检索方法实现方式
第四节 实验结果及分析
一、验证实验设计
二、多特征度量等权重相加融合图像检索实验结果及其分析
三、多特征等权重相加融合噪声干扰下图像检索实验结果及其分析
四、多特征度量DS融合图像检索实验结果及其分析

第四章 多特征度量融合可扩展词汇树SVT图像检索方法
**节 可扩展词汇树SVT模型
一、局部特征描述
二、视觉词典构造
三、特征编码
四、图像匹配
第二节 基于CFHD距离的SVT图像检索方法
第三节 基于信息融合的SVT图像检索方法
第四节 实验结果与分析
一、测试数据库
二、实验设置
三、性能分析
结语
参考文献
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