【摘 要】
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该文将粗糙集理论引入到基于内容图像检索技术中,利用粗糙集理论对图像特征向量维数进行有效约简,并通过粗糙集识别算法实现图像的低级视觉特征与高级语义特征间的映射,解决
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该文将粗糙集理论引入到基于内容图像检索技术中,利用粗糙集理论对图像特征向量维数进行有效约简,并通过粗糙集识别算法实现图像的低级视觉特征与高级语义特征间的映射,解决低级视觉特征与高级语义特征间的不匹配问题,以克服"语义鸿沟". 该文从粗糙集近似空间理论出发,提出了基于聚类分析的概率粗糙集模型——CAPRS(Clustering Analysis based Probabilistic Rough Set).利用聚类分析算法根据图像的低级视觉特征对图像进行聚类得到图像在视觉特征空间上的等价划分.针对聚类分析的聚类结果,将原有经典粗糙集理论中的隶属函数进行拓展,提出了联合隶属函数的概念,给出了明确的数学定义,并将频度模式的思想引入到联合隶属函数的阈值确定问题中,采用基本集置信度与语义集置信度的方法确定联合隶属函数的阈值.在提出的CAPRS模型基础上,该文给出了基于CAPRS模型的规则学习与样本识别算法.实验表明,CAPRS模型与经典粗糙集模型相比较,CAPRS模型不仅继承了经典粗糙集理论的优势,同时也有效的拓展了经典粗糙集理论的原有思想,使得粗糙集模型更具有广泛的应用领域.该文将基于聚类分析的概率粗糙集模型引入到图像检索技术中.利用机器学习方法将图像检索视为图像语义类别的识别过程,基于学习规则将图像的视觉特征转化为图像的语义类别,以达到将低级视觉特征与高级语义特征相关联的目的.基于图像语义类识别的基础,在图像所属语义类中按照"最近邻原则"对图像进行检索,产生示例图像的结果集返回给用户.
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