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目前图像检索的准确性是研究的难题,主要在于特征选择的方法。为了提高图像检索的精度,本文提出了一种基于Memetic特征选择的方法。首先,对图库分割后提取多个底层特征;然后,运用Memetic优化框架对每种特征进行选择得到最优集;最后,根据最优特征集对图像进行分类。实验结果表明,本算法具有较高的分类准确率。1概述基于内容的图像检索主要是利用图像的底层特征,如纹理、颜色、形状和空间关系等特征对图像进行检索,经过特征融合后,