基于RSOM和KNN的图像内容检索

摘要：

RSOM树是一种以SOM网络为节点的层次化聚类树,可以实现将空间上彼此靠近的数据点聚合在树中相同的节点中,它可作为图像索引支持最近邻检索,高效且不必线性扫描高维、海量的数据库.通过提取图像低层特征构成每个图像的特征向量,在此基础上构造基于RSOM树的图像特征索引库,并运用KNN检索实现基于样例的检索.实验证明,无论从特征空间维数、检索性能、样本容量方面都具有良好的性能.

关键词： 图像内容检索 特征向量 高维数据 KNN检索 RSOM树

作者: 谭立球 谷士文 夏胜平

作者单位: 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075 国防科学技术大学,ATR重点实验室,湖南,长沙,410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 南宁

会议语种:中文

页码: 58-61,64

在线出版日期: 2007-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）