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邓、达

使用自组织映射对基于内容的图像收集进行总结和比较。 （英语） Zbl 1118.68138号

模式识别 40，第2期，718-727（2007）.
摘要：基于内容的图像检索的进展重新激活了图像分析的研究，并建立了许多基于相似性的方法来评估图像之间的相似性。本文将基于内容的方法扩展到图像采集摘要和比较问题。为此，我们建议使用自组织映射对视觉特征进行聚类分析，然后使用在特征映射上实现的一些不同度量来评估它们的相似性。然后通过实证研究检验这些差异性度量的有效性。

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别
68单位10 图像处理的计算方法

关键词：

基于内容的图像检索;自组织映射;差异

软件：

VisualSEEk（可视化搜索）;EMD公司;SOM标签;SOM_PAK公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Deng}，模式识别40，No.2，718--727（2007；Zbl 1118.68138）
全文： 内政部 链接

参考文献：

[1] Carson，C。；托马斯，M。；Belongie，S.，《Blobworld:基于区域的图像索引和检索系统》（《视觉信息系统国际会议论文集》（1999）），509-516
[2] 史密斯，J。；Chang，S.，《Visualseek:一个完全自动化的基于内容的图像查询系统》（《ACM多媒体学报》，第96卷（1996）），第87-98页
[3] Smeulders，A。；沃林，M。；Santini，S。；古普塔，A。；R.，J.，《早期基于内容的图像检索》，IEEE Trans。模式分析。马赫。智力。，1349-1380年12月22日（2000年）
[4] B.Manjunath，J.Ohm，V.Vinod，A.Yamada，颜色和纹理描述符，IEEE视频技术电路和系统汇刊（MPEG-7专刊）。；B.Manjunath，J.Ohm，V.Vinod，A.Yamada，颜色和纹理描述符，IEEE视频技术电路和系统汇刊（MPEG-7特刊）。
[5] M.Bober，Mpeg-7视觉形状描述符，IEEE Trans。电路系统。视频技术。11.; M.Bober，Mpeg-7视觉形状描述符，IEEE Trans。电路系统。视频技术。11. ·Zbl 0998.68597号
[6] 布鲁内利，R。；Mich，O.，图像检索直方图分析，模式识别，341625-1637（2001）·Zbl 0984.68708号
[7] Rubner，Y。；托马西，C。；Guibas，L.，图像数据库应用程序分布的度量，（IEEE ICCV（1998）论文集），59-66
[8] 马蒂亚森，J.R。；斯卡夫豪格，A。；Bø，K.，使用伽玛分布之间的Kullback-Leibler散度的纹理相似性测量，（ECCV'02:Proceedings of the Seventh European Conference on Computer Vision Part III，ECCV'02:Proceedings of the Seventh European Conference on Computer Vision Part III，Springer，London，UK（2002）），133-147·Zbl 1039.68686号
[9] Kohonen，T.，《自组织地图》（1997），《施普林格：柏林施普林格》·Zbl 0866.68085号
[10] Rauber，A。；Merkl，D.，数字图书馆系统，（欧洲数字图书馆会议论文集（1999）），323-342
[11] Laaksonen，J。；科斯克拉（M.Koskela）。；Oja，E.，使用自组织映射的基于内容的图像检索，（视觉信息和信息系统（1999）），541-548
[12] Haykin，S.，《神经网络：综合基金会》（1999），新泽西州普伦蒂斯·霍尔：普伦蒂斯霍尔·恩格尔伍德克利夫斯·兹比尔0934.68076
[13] Ritter，H.，一类矢量量化过程的渐近能级密度，IEEE Trans。神经网络，2173-175（1991）
[14] 尹，H。；Allison，N.，概率密度估计的自组织混合网络，IEEE Trans。神经网络，12，2，405-411（2001）
[15] Sammon，W.，《数据分析的非线性映射》，IEEE Trans。计算。，5, 401-409 (1969)
[16] Kaski，S。；Lagus，K.，《比较自组织映射》，（Vorbruggen，J.；Sendhoff，B.，《ICANN96人工神经网络国际会议论文集》，《计算机科学讲义》，第1112卷（1996），施普林格：施普林格柏林），809-814
[17] Honkela，T.，自组织词类映射的比较，（WSOM97会议录，赫尔辛基理工大学自组织映射研讨会，芬兰埃斯波神经网络研究中心（1997）），298-303
[18] Fritzke，B.，《成长中的神经气体网络学习拓扑》（NIPS论文集（1994）），625-632
[19] 艾特，T。；Mannila，H.，点集的距离测量及其计算，《信息学报》，34，109-133（1997）·Zbl 0865.51011号
[20] Manjunath，B.S。；Ma，W.，用于浏览和检索图像数据的纹理特征，IEEE Trans。模式分析。马赫。智力。（PAMI-数字图书馆专刊），18，8，837-842（1996），URL:\（\langle\）http://vision.ece.ucsb.edu/publications/96PAMITrans.pdf\（\等级\）
[21] T.Kohonen、J.Hynninen、J.Kangas、J.Laaksonen、Som_pak:自组织地图程序包，1996年。；T.Kohonen、J.Hynninen、J.Kangas、J.Laaksonen、Som_pak：自组织地图程序包，1996年。
[22] Puzicha，J。；Rubner，Y。；托马西，C。；Buhmann，J.，颜色和纹理差异度量的实证评估，（IEEE计算机视觉国际会议论文集（ICCV-1999）（1999）），1165-1173
[23] 邓，D。；Kasabov，N.，通过进化自组织映射进行在线模式分析，神经计算，51，87-103（2003）
[24] 蒂诺，P。；Nabney，I.，《分层GTM：以原则方式构造局部非线性投影流形》，IEEE Trans。模式分析。马赫。智力。，24, 5, 639-656 (2002)
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