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基于复杂网络的图像形状特征提取及多特征融合方案探究

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摘要

为了实现对多幅不同图像的特征提取，对网络进行基于边的权值动态演化，可以得到一系列子图，联合这些子图的拓扑特征，将最大度、平均度、嫡、能量、平均联合度、平均最短路径长度、平均聚类系数作为特征，来实现图像的形状特征提取。由于基于复杂网络的形状特征提取是根据统计特征得以实现的，因此这种形状特征具有稳定性好、抗噪声能力强等优点。本文在上述形状特征提取的基础上，实现形状、颜色、纹理多特征融合。本文在检索系统设计过程中，采用SVM反馈，即针对每一张待检索图片，先计算图片库里所有图片和它特征向量的欧式距离，将算出的距离进行从小到大排序并返回相应图片作为初始检索结果。本文性能评价参数选取常用的查准率、查全率、以及查准率一查全率以及改进AP(Average Precision)等等常用评估参数，与其他典型的特征方案进行比较。其中改进AP的计算，是在图片排序的检索结果里，找到和查询图片相关的每一张图片的位置顺序号，用该位置之前的相关图片数除以该位置号，前20张检索结果图片的改进AP就用这20张里前面得到的除数求和并再除以100作为结果。根据上述评价参数进行绘制图像，直观比较本方案特征融合的优劣性。

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来源
《中国系统工程学会第十八届学术年会》|2014年|1-2|共2页
会议地点合肥
作者
高剂斌; 李裕梅;
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作者单位

中国系统工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像形状; 特征提取; 融合机制; 复杂网络;

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