[1]王平 张景文 杨舒农 王琼.基于显著区域和pLSA的图像检索方法[J].计算机技术与发展,2011,(10):5-9.
　WANG Ping,ZHANG Jing-wen,YANG Shu-nong,et al.Image Retrieval Method Based on Salient Region and pLSA[J].,2011,(10):5-9.
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基于显著区域和pLSA的图像检索方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2011年10期
页码:
5-9
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Image Retrieval Method Based on Salient Region and pLSA
文章编号:
1673-629X（2011）10-0005-05
作者:
王平1; 2 张景文1 杨舒农2 王琼1
[1]西安交通大学电子与信息工程学院[2]中国人民解放军63628部队
Author(s):
WANG Ping;  ZHANG Jing-wen;  YANG Shu-nong;  WANG Qiong
[1]School of Electronic and Information Engineering, Xi＇ an Jiaotong University[2]The 63628th Troops of People＇ s Liberation Army
关键词:
图像检索; 显著区域; 视觉词汇; pLSA
Keywords:
image retrieval;  salient region;  visual words;  pLSA
分类号:
TP301
文献标志码:
A
摘要:
由于利用全局特征的图像检索方法在很大程度上受到背景的影响，提出了一种基于显著区域和pLSA相结合的图像检索方法。该方法首先通过谱残差和多分辨率分析提取图像的显著目标区域，其次计算所有图像显著区域的颜色和纹理特征并利用K-均值聚类生成视觉词汇表，然后将每幅图像表示成若干视觉词汇的集合。最后利用概率潜在语义分析（pLSA）来提取区域潜在语义特征，并使用该特征构建SVM分类器模型进行图像检索。将本方法和基于全局特征的图像检索方法比较，实验结果表明，基于显著区域的图像检索结果更加准确
Abstract:
Because image retrieval method using global features is largely affected by background, presented a novel image retrieval method based on salient region and pLSA. In this approach, salient regions are first detected through spectral residual and multi-resolution analysis, then color and texture features of those salient regions are quantized into a dictionary of visual words by K-mean clustering, after that each image is represented by a bag of visual words. Finally, by exploiting probabilistic latent semantic analysis, achieve the latent semantic feature, which can be used to construct a SVM model to fulfill the image retrieval. Compare the method proposed with the global-based image retrieval method, the experimental results show that the accuracy of image retrieval method based on salient region is higher than the other one

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备注/Memo

备注/Memo:
教育部863课题（18110087）王平（1984-），男，硕士研究生，主要研究方向为图像处理和卫星通讯；张景文，教授，博士生导师，从事半导体紫外探测研究和图像图形处理研究
更新日期/Last Update: 1900-01-01