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基于魯棒的余弦歐氏距離度量降維的圖像檢索方法

2017-12-14 | rar | 0.75 MB | 次下載 | 3積分

資料介紹

  為解決主成分分析(PCA)無法處理非線性數(shù)據(jù)集以及魯棒性差的問題,提出一種魯棒的余弦一歐氏距離度量的降維方法( RCEM)。該方法利用余弦度量(CM)能夠處理離群點的特點來提取數(shù)據(jù)的局部幾何特征,并利用歐氏距離能夠很好地保持樣本的方差信息的特點來刻畫數(shù)據(jù)集的全局分布,在保留數(shù)據(jù)局部信息的同時實現(xiàn)了局部和全局的統(tǒng)一,提高了局部降維算法的魯棒性,同時避免了局部小樣本問題。實驗結(jié)果顯示,與角度優(yōu)化全局嵌入( AOGE)方法相比,在Corel-1000數(shù)據(jù)集下檢索查準率提高了5.6l%,相比不降維時檢索時間減少了42%。結(jié)果表明,RCEM算法能在不降低圖像檢索精度的同時提高圖像檢索的效率,可以有效應(yīng)用于基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)。

基于魯棒的余弦歐氏距離度量降維的圖像檢索方法

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