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	图像辨识性特征的自动学习方法
	王梓桐 ; 王巨宏 ; 张松海 ; Wang Zitong ; Wang Juhong ; Zhang Songhai
	2016-03-30 ; 2016-03-30
关键词	图像 分类 图像块 特征 images classification patch feature TP391.41
其他题名	An automatically learning method of image identifiable feature
中文摘要	针对以关键字进行检索分类的图像,首先利用经验设置规则提取初始图像块;对于类中每个备选图像块,寻找所有备选图像块中与其最相似的图像块,并根据梯度方向直方图特征进行聚类,形成特征组;最后,利用图像注册的方式将特征组进行合并,形成商品图像完整的特征。本文以电商图像为例对算法进行了测试,实验结果表明,辨识性特征区域提取的准确率可达70%以上,且与已有方法相比提取特征区域更加完整。; An image feature identification method is proposed to classify the images according to the key words.Firstly,an empirical rule is set to achieve initial patches.Then,the nearest patches of every initial patch are selected.The features of HOG(histograms of oriented gradient)are employed to cluster them as the feature group.Finally,the patches are combined to complete feature by the algorithm based on image registering.In the experiments,proposed methods are implemented to analyze E-commerce images.The accuracy of identifiable feature extraction is as high as 70%,and the extracted feature region is more complete than current methods.
语种	中文 ; 中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lib.tsinghua.edu.cn/ir/item.do?handle=123456789/146903]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	王梓桐,王巨宏,张松海,等. 图像辨识性特征的自动学习方法[J],2016, 2016.
APA	王梓桐,王巨宏,张松海,Wang Zitong,Wang Juhong,&Zhang Songhai.(2016).图像辨识性特征的自动学习方法..
MLA	王梓桐,et al."图像辨识性特征的自动学习方法".(2016).

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