This paper focuses on the texture-based image retrieval techniques.
本文主要针对基于纹理特征的图象检索技术展开研究。
参考来源 - 基于纹理特征的图象检索技术研究与实现Multiple-Instance learning is the forth machine learning framework after supervised learning, unsupervised learning and reinforce learning, which has been used in medicine design, image retrieval and other research fields, and expected results is available.
多示例学习是与监督学习、非监督学习和强化学习并列的第四类学习框架,目前已广泛应用于药物设计、图像搜索等领域,并已获得很好的效果。
参考来源 - 多样性密度学习算法的研究与应用Compared to traditional contented based image retrieval(CBIR) method,our method uses the region feature of the image incorporated with metadata of cameraphone to bridge the semantic gap between the low-level feature of images and semantics.
通过与传统的基于内容的手机图片搜索的对比可见,该算法通过融合进相机元信息以及物体的区域特征,在一定程度上降低了"语义鸿沟"问题。
参考来源 - 融合相机元信息的基于区域的手机图片搜索 in CContent-based image retrieval is the innovation in data mining.
基于内容图像检索技术的开发是对数据挖掘领域的一次革命。
参考来源 - 基于高斯混合模型分类的SAR图像检索·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
Contentbased image retrieval needs to determine image similarity.
图象内容的检索需要确定图象之间的相似性。
The relevance feedback is a important component of image retrieval.
相关性反馈是图像检索中一个重要的组成部分。
To cure the above problems, this paper presents a novel shape based image retrieval algorithm.
针对以上问题,该文提出了一种新的基于形状的图象检索算法。
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