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区域图像检索中的AdaBoost反馈学习算法

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提出了一种基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法.结合图分割的图像分割算法和多区域匹配方法,利用用户的反馈信息对AdaBoost弱分类器的反复训练,得到一个具有较小错误率的强分类器.将其应用到区域图像检索中从而返回更加精确的查询结果.实验表明(图像数据库大小为10000),基于AdaBoost相关反馈的区域图像检索方法有更好的检索查准率和密集度,优于单一区域的图像比较算法和多区域比较算法.

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来源
《第二届中国分类技术及应用学术会议》|2007年|230-234|共5页
会议地点郑州
作者
李文辉; 符号计算与知识工程教育部重点实验室; 韩东峰; 符号计算与知识工程教育部重点实验室; 赵伟; 符号计算与知识工程教育部重点实验室; 长春工业大学计算机科学与工程学院; 郭武; 符号计算与知识工程教育部重点实验室;
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作者单位

中国计算机学会;

郑州大学;

计算机研究与发展编辑部;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;TP311.13;
关键词
区域图像检索; AdaBoost学习; 相关反馈; 图像分割; 多区域匹配;

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外文文献
专利

1. 区域图像检索中的AdaBoost反馈学习算法 [J] . 李文辉 ,韩东峰 ,赵伟 . 计算机研究与发展 . 2007,第0z2期
2. Adaboost和信息瓶颈算法在图像检索中的应用 [J] . 梁竞敏 . 计算机工程与应用 . 2010,第035期
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区域图像检索中的AdaBoost反馈学习算法

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