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首页> 外文会议>Conference on Storage and Retrieval for Media Databases 2001 Jan 24-26, 2001, San Jose, USA >Image Representation and Image Similarity Computation for Images with Multiple and Partially Occluded Objects
【24h】

Image Representation and Image Similarity Computation for Images with Multiple and Partially Occluded Objects

机译：具有多个部分遮挡对象的图像的图像表示和图像相似度计算

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This paper proposes an approach to object-based image retrieval for images containing multiple and partially occluded objects. In this approach, contours of objects are used to distinguish different classes of objects in images. We decompose all the contours in an image into segments and compute features from the segments. The C4.5 decision-tree learning algorithm is used to classify each segment in the images. Each image is represented in a k-dimensional space, where k is the number of classes of objects in all the images. Each dimension represents information about one of the classes. Euclidean distance between images in the k-dimensional space is adopted to compute similarities between images based on probabilities of segment classes. Experimental results show that this approach is effective.
机译：本文提出了一种基于对象的图像检索方法，该图像包含多个被部分遮挡的对象。在这种方法中，对象的轮廓用于区分图像中不同类别的对象。我们将图像中的所有轮廓分解为段，并根据这些段计算特征。 C4.5决策树学习算法用于对图像中的每个片段进行分类。每个图像都在一个k维空间中表示，其中k是所有图像中对象类别的数量。每个维度代表有关一个类的信息。采用k维空间中图像之间的欧式距离，以基于段类的概率来计算图像之间的相似度。实验结果表明该方法是有效的。

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