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为了从海量图像库中准确、快速地查找所需要的图像信息,基于内容的图像检索技术应运而生并且成为学术界研究的热点.基于内容的图像检索主要是利用图像的可视化底层特征,如颜色、纹理、形状等特征进行检索.从颜色特征出发对现有的基于颜色的图像检索技术方法进行分析,从最初的颜色直方图到后来的基于颜色空间特征的图像检索和模糊颜色直方图,最后在此基础上对今后的研究做了简要的概述. 相似文献
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在图像分类和检索中,如何对图像进行特征提取及提取图像的哪些特征信息,影响着图像分类的准确性。提出了一种基于颜色的特征提取算法,同时利用最新的多层的深度学习算法对图像进行分类。结果表明,该研究提出的图像分类方法比传统图像分类算法准确度有较大的提高。 相似文献
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提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的个性图像检索方法,首先融合符合用户需求的图像的物理特征构造SVM分类器,然后把获得的图像信息提交给分类器进行识别,最后把检索结果返回给用户.实验结果表明,用SVM作为学习机器可以实现对图像的检索分类. 相似文献
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提出一种基于全局主色和局部主色相结合的图像检索方法.对图像进行扇形分割,提取各扇区的主色,对全局主色和局部主色同时进行相似度匹配.不仅利用图像的颜色特征,也考虑颜色特征的空间分布.对该方法的检索效果和性能进行详细分析.实验结果表明该方法反映图像颜色的空间分布及局部细节,具有更好的检索效果. 相似文献
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基于深度学习的5种树皮纹理图像识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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深度学习在作物病害图像识别方面应用的研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
在作物生产管理过程中,正确及时地诊断作物所患病害非常关键.基于深度学习的图像识别为作物病害自动快速诊断提供了新途径.相比传统图像识别所用的模式识别方法,深度学习网络模型能自行提取特征且能够由低维特征抽象出高维特征,取得更好的学习效果.系统梳理了深度学习在图像自动化识别方面的发展历程,介绍了浅层神经网络的相关概念,阐述了... 相似文献
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针对特征提取算法中存在的特征标注困难、有效特征丢失等问题,文中提出一种基于混合深度置信模型的识别方法,该方法利用深度模型来解决维度灾难,实现视觉特征的分层学习,从而提高识别精度.首先,为达到融合局部特征和全局特征信息的目的,本文根据表情特征分布特点进行图像分割,由分割的关键区域图像和整体图像加上不同的贡献度形成混合模型;其次,将图像输入到深度置信网络中,实现数字图像视觉特征的分层学习,抽象出代表表情类别的有效特征,从而避免人工设计特征提取中存在的提取困难和特征丢失的缺陷;最后,利用训练样本求解、更新混合模型组件的贡献度,提升算法的精度和鲁棒性.在JAFFE、Cohn-kanade表情库中的实验结果表明,本文提出的混合深度置信模型方法能对表情视觉特征进行有效学习,提高了表情识别的精度,识别率达到97.94%. 相似文献