【摘 要】
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针对传统图像信息检索方法存在检索效果不佳的问题,提出基于分块主色法的图像无序激增数据检索方法。方法首先按照图像内容将图像进行分块处理,并对每个分块进行HSV非均匀量化,得到图像的颜色特征;然后根据图像小块的颜色特征分布情况,对小块的颜色特征进行加权值计算;最终以小块加权的颜色值为目标特征,进行相似度估计,并计算图像之间的欧几里德距离,将距离值最小的图像视为检索结果。经过仿真验证,采用颜色特征进行图
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针对传统图像信息检索方法存在检索效果不佳的问题,提出基于分块主色法的图像无序激增数据检索方法。方法首先按照图像内容将图像进行分块处理,并对每个分块进行HSV非均匀量化,得到图像的颜色特征;然后根据图像小块的颜色特征分布情况,对小块的颜色特征进行加权值计算;最终以小块加权的颜色值为目标特征,进行相似度估计,并计算图像之间的欧几里德距离,将距离值最小的图像视为检索结果。经过仿真验证,采用颜色特征进行图像信息检索效果较好,经过特征加权可以使图像检索更准确,且检索耗时短,由此可以说明所提方法具有较好的检索性能。
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针对物联网中多用户相似源敏感信息检索方法运算速度慢、结果质量较差问题,提出一种物联网多敏感信息同源检索算法。准确分析物联网各应用层,构建隐层的3层BP神经网络模型,引入动态因子的学习算法,结合多维仿生信息理论的点同源连续性规则,推导出多敏感信息同源相似度特征,排序信息同源相似度特征的相关性级别并输出,最终完成物联网多敏感信息同源检索。实验结果表明:所提方法运算时间较短,能够实现高效的多敏感信息同源
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