【摘 要】
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随着Web2.0技术的发展,基于图像标签的检索技术越来越重要.但是,由于用户标注时的随意性和个性化,导致图像的标签不够完备,影响了图像检索的准确性.针对这一问题,本文提出了一种基于正则化的非负矩阵分解的方法来丰富图像的标签,提高图像标签的完备性.本文利用矩阵分解的方法将原始的标签-图像矩阵投影到潜在的低秩空间里消除噪声,同时利用类内离散度作为正则化项提高消除噪声、丰富标签的效果.本文通过Flick
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,陕西西安,710072
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随着Web2.0技术的发展,基于图像标签的检索技术越来越重要.但是,由于用户标注时的随意性和个性化,导致图像的标签不够完备,影响了图像检索的准确性.针对这一问题,本文提出了一种基于正则化的非负矩阵分解的方法来丰富图像的标签,提高图像标签的完备性.本文利用矩阵分解的方法将原始的标签-图像矩阵投影到潜在的低秩空间里消除噪声,同时利用类内离散度作为正则化项提高消除噪声、丰富标签的效果.本文通过Flickr下载的图像进行对比实验,验证了本文方法对丰富图像标签的有效性.
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为提高肝脏分割效率、改善分割效果,针对传统Fast Marching(FM)方法固定参数值T对肝脏分割结果的影响,提出了一种自适应FM肝脏分割方法.根据对腹部CT图像序列的肝脏区域灰度统计信息,估算出每幅图像上肝脏区域大小,进而自适应调整FM中的到达时间参数T,有效消除传统的固定参数值对分割效率和准确率的影响.对10套腹部CT图像序列的实验结果表明,该方法能够全自动、快速、准确的分割出肝脏区域.其
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