吉林大学学报(工学版)

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基于可变k近邻LLE数据降维的图像检索方法

李勇,陈贺新,赵刚 ,孙中华,陈绵书   

  1. 吉林大学 通信工程学院,长春 130022
  • 收稿日期:2007-03-26 修回日期:2007-08-20 出版日期:2008-07-01 发布日期:2008-07-01
  • 通讯作者: 孙中华

Image retrieval based on variable k-nearest neighbor locally linear embedding data dimension reduction algorithm

LI Yong,CHEN He-xin,ZHAO Gang,SUN Zhong-hua,CHEN Mian-shu   

  1. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China
  • Received:2007-03-26 Revised:2007-08-20 Online:2008-07-01 Published:2008-07-01
  • Contact: SUN Zhong-hua

摘要: 在基于内容的图像检索中,其计算复杂度随着描述图像内容的特征向量的维数的增加而急剧增加,而应用局部嵌入算法(LLE)进行数据降维时,需要确定近邻点k的个数。根据图像特征在原空间的分布情况,提出了一种可变k近邻LLE的数据降维方法,使得降维后的特征向量有效地保持了其在高维空间中的拓扑结构。实验结果表明,提出的可变k近邻LLE数据降维方法在基于内容的图像检索中有较高的检索准确率。

关键词: 信息处理技术, 局部嵌入算法, 可变k近邻, 数据降维

Abstract: In content based image retrieval, computation complexity will increase seriously as the demension of the image feature increases. When reducing the vector dimension with locally linear embedding algorithm, the number k of nearest neighbors should be determined. In this paper we propose a variable k neighbors LLE (VKLLE) method based on the distribution of the image feature. The VKLLE method can reduce the vectors dimension with keeping their original topology structure into a lower dimension space. Experiment shows that the proposed VKLLE method can achieve higher precision rate in content based image retrieval problem.

Key words: information processing, locally linear embedding, variable k nearest neighbor, data dimension reduction

中图分类号: 

  • TN911.73
[1] 苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894.
[2] 徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[3] 黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909.
[4] 李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916.
[5] 应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924.
[6] 陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930.
[7] 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[8] 单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944.
[9] 姚海洋, 王海燕, 张之琛, 申晓红. 双Duffing振子逆向联合信号检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1282-1290.
[10] 全薇, 郝晓明, 孙雅东, 柏葆华, 王禹亭. 基于实际眼结构的个性化投影式头盔物镜研制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1291-1297.
[11] 陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏. 基于空间矢量模型的图像分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 943-951.
[12] 陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956.
[13] 孟广伟, 李荣佳, 王欣, 周立明, 顾帅. 压电双材料界面裂纹的强度因子分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 500-506.
[14] 林金花, 王延杰, 孙宏海. 改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 625-632.
[15] 王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639.
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