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为了解决图像检索算法中存在的语义鸿沟问题,并提高图像检索性能,本文提出了基于属性特征提取耦合萤火虫优化的图像检索技术.首先,基于像素聚类特性,利用归一化分割模型将每个图像分割成不同的区域,并提取每个区域的颜色和纹理特征;然后,引入Earth Movers distance(EMD)相似度量,计算搜索目标与图像库中目标的距离,从而获得查询目标的反馈结果;再通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对获得的图像反馈结果进行学习,并引入萤火虫算法进行迭代优化,对相关图像和不相