【摘 要】
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CBIR技术的核心思想是通过对图像内容的标注或索引以实现更深的检索层次,其关键技术包括图像特征提取、图像数据库高维索引、查询条件的表达以及人机接口技术.针对CBIR系统框
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CBIR技术的核心思想是通过对图像内容的标注或索引以实现更深的检索层次,其关键技术包括图像特征提取、图像数据库高维索引、查询条件的表达以及人机接口技术.针对CBIR系统框架设计实现的模拟系统PicRover可自动提取图像的颜色、纹理和形状特征;系统采用基于GiST 工具包设计的具有较好可扩展性和自平衡机制的M-Tree实现高维数据库索引.设计实现了基于高斯光滑的自适应角点检测算法,首先在曲线尺度空间中通过高斯光滑消除噪声;然后采用自适应弯曲度计算和角点筛选准则确定角点.此算法不需要预先输入参数,具有较好的抗干扰性,实现简单有效.人机界面的研究主要是为用户提供方便、快捷的查询界面,用户可以通过组合位图的方法来描述检索要求,系统将图像的颜色和空间信息相结合以辅助图像查询,并借助用户的反馈信息实现系统的自学习功能,在满足用户复杂的检索要求的同时逐步提高系统检索的速度和准确性.CBIR技术还包括对象的识别和分割.PCA+LDA算法可以减小人脸识别中特征脸方法(PCA )所无法消除的数据冗余以及由于光照和拍摄条件所导致的识别错误.
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