【摘 要】
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为缩减图像检索和匹配范围,提高检索速度和准确率,将快速搜索密度峰值聚类用于对图像,按照特征相似性原则进行聚类,在类中心和最接近的一类中进行图像检索。考虑到传统的图像
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆理工大学图书馆
【基金项目】
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国家社会科学基金项目（14BTQ053）,重庆市研究生教育教学改革研究基金项目（yjg143090）
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为缩减图像检索和匹配范围,提高检索速度和准确率,将快速搜索密度峰值聚类用于对图像,按照特征相似性原则进行聚类,在类中心和最接近的一类中进行图像检索。考虑到传统的图像特征提取算法忽略了图像颜色的空间分布信息,提取的特征信息无法突出感兴趣的图像区域,通过等面积矩形环对图像进行划分并计算各空间区域的相关性,根据空间区域相关性计算各区域的重要性,将空间信息与颜色信息进行融合;对聚类算法的截断距离进行合理改进,保证了聚类的精度;将该密度峰值聚类算法应用于图像检索之中。对比实验结果表明,所提聚类算法和空间特征提取方法
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