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首页> 外文会议>2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics >Similarity-based image retrieval considering artifacts by self-organizing map with refractoriness - Image segmentation by K-means algorithm
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Similarity-based image retrieval considering artifacts by self-organizing map with refractoriness - Image segmentation by K-means algorithm

机译：通过自组织具有耐火性的地图考虑伪影的基于相似度的图像检索-通过K-means算法进行图像分割

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In this paper, we propose a similarity-based image retrieval considering artifacts by self-organizing map with refractoriness. In the self-organizing map with refractoriness, the plural neurons in the Map Layer corresponding to the input can fire sequentially because of the refractoriness. The proposed image retrieval system considering artifacts using the self-organizing map with refractoriness makes use of this property in order to retrieve plural similar images. In this image retrieval system, as the image feature, not only color information but also spectrum and keywords are employed. Moreover, the original image is divided into some areas by the K-means algorithm so that each divided area should not contain two or more objects. We carried out a series of computer experiments and confirmed that the effectiveness of the proposed system.
机译：在本文中，我们提出了一种基于相似度的图像检索方法，该方法考虑了带有伪影的自组织图的自组织性。在具有耐火性的自组织映射中，由于耐火性，映射层中与输入相对应的多个神经元可以顺序触发。所提出的使用带有耐火性的自组织映射图考虑伪影的图像检索系统利用该特性来检索多个相似图像。在该图像检索系统中，不仅使用颜色信息，而且使用光谱和关键词作为图像特征。而且，原始图像通过K均值算法被划分为一些区域，因此每个划分的区域都不应包含两个或多个对象。我们进行了一系列的计算机实验，并证实了所提出系统的有效性。

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