【摘 要】
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该文给出了检索算法的基本特征:特征描述是基于向量的、不同检索算法所构成的空间相互独立并通过权重进行联合检索;在此基础上,讨论了图像搜索引擎的系统构建的问题.该文提出
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该文给出了检索算法的基本特征:特征描述是基于向量的、不同检索算法所构成的空间相互独立并通过权重进行联合检索;在此基础上,讨论了图像搜索引擎的系统构建的问题.该文提出了一种新的基于主成分分析的纹理特征描述方法—纹理核分析方法.针对传统主成分分析没有与特定的概率模型相关的不足等问题,将线性高斯模型同主成分分析结合起来,讨论了概率主成分分析模型,将主成分分析的特征向量的求解问题改进为最大似然参数估计的问题,并给出了一种基于期望最大化的迭代算法,解决了在传统主成分分析中无相关概率模型的和求解特征向量中大量的矩阵运算给主成分分析应用带来的限制的问题.该文也分析了非鲁棒主成分分析对奇异数据点敏感性的问题,结合模拟退火的基本思想将非鲁棒的主成分分析改进为鲁棒主成分分析,实现了基于鲁棒主成分分析的纹理核特征抽取算法.该文给出了一种无监督概率聚类算法.
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