基于分類學習的圖像檢索原型系統(tǒng)

電子信息

本系統(tǒng)采用Core圖像數(shù)據(jù)庫51135幅，每幅圖像提取紋理與顏色相綜合的128維特征值構建特征數(shù)據(jù)庫，采用自行設計的度量距離分類學習算法，在傳統(tǒng)的圖像檢索基礎上引入學習機制，系統(tǒng)共分類369個，每一類選取少量有代表性的圖像（最多不超過6幅），試驗表明，在提供有限的學習樣本條件下，能有效提高圖像檢索的精度。 系統(tǒng)采用兩種檢索方法進行比較，一種是傳統(tǒng)的歐氏距離，另一種是本系統(tǒng)設計的分類距離學習方法，比較兩者在圖像檢索精度上的差異。 該原型系統(tǒng)核心程序在Linux下用C編譯實現(xiàn)，圖像檢索界面由PHP實現(xiàn)，通過Web服務器實現(xiàn)在線檢索功能。