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Image Similarity Matching Retrieval on Synergetic Neural Network

机译:协同神经网络的图像相似度匹配检索

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摘要

In this paper, an image similarity matching retrieval algorithm based on synergetic neural network (SNN) is proposed. It is a novel method with advantages of no pseudo-state and closer to natural self-organization process in the field of image retrieval. It utilizes feature vector extraction, attention parameter selection, order parameter calculation, pseudo-inverse matrix and its determinant value comparison to achieve better retrieval effect. Due to the structural characteristic of synergetic neural network, it can save time for iteration and improve efficiency and speed. The experimental results show that this algorithm has fast speediness, strong robustness and high accuracy, and provides greater generality and high real-time performance.
机译:提出了一种基于协同神经网络的图像相似度匹配检索算法。它是一种新颖的方法,在图像检索领域没有伪状态,更接近自然的自组织过程。它利用特征向量提取,注意力参数选择,阶数参数计算,伪逆矩阵及其行列式值比较等方法,取得了较好的检索效果。由于协同神经网络的结构特点,可以节省迭代时间,提高效率和速度。实验结果表明,该算法具有速度快,鲁棒性强,精度高等优点,具有较高的通用性和较高的实时性。

著录项

  • 来源
    《ChinaVR'2010》|2010年|p.1566-1571|共6页
  • 会议地点 Shanghai(CN)
  • 作者单位

    School of Communication and Information Engineering Shanghai University No.149 Yanchang Road Shanghai 200072 China;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-26 14:40:16

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