10.3969/j.issn.1000-386x.2018.05.046
基于混合马尔科夫链模型和扩散的图像检索
提出一种简单而有效的基于图和多特征融合的通用图像检索框架.对于每个特征,给定查询对象和初始检索的图像,构造一个易处理图,其结点表示图像,边是图像之间的组对相似性得分.基于多个图的随机路径选择模型,采用混合马尔科夫链模型和多特征融合,将多个易处理图融合成融合图,并将扩散应用于融合图以减少噪声.通过与现有方法的实验对比,证明该方法的有效性,提升了基准性能.通过实验评估了该方法的组件、参数和特征组合,验证了该方法的合理性和对参数变化的鲁棒性.
多特征融合、图像检索、易处理图、组对相似性得分、融合图、扩散
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TP391(计算技术、计算机技术)
2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
258-263,286
