【24h】

Image retrieval based on Gaussian Mixture Model

机译:基于高斯混合模型的图像检索

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摘要

This paper presents some explorations and studies on image retrieval. Firstly, RGB color space is converted to HSV color space for feature extraction. Then, the texture features are obtained by using wavelet, which are combined with some color features based on wavelet transform. Finally, the multi-features generated by Gaussian Mixture Model (GMM) are employed to an image retrieval algorithm. The experimental results on an image database show the effectiveness and competitive performance of the GMM-based image retrieval algorithm.
机译:本文对图像检索提出了一些探索和研究。首先,将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间以进行特征提取。然后,通过使用小波获得纹理特征,并将其与基于小波变换的一些颜色特征组合。最后,将高斯混合模型(GMM)生成的多特征用于图像检索算法。在图像数据库上的实验结果表明了基于GMM的图像检索算法的有效性和竞争性能。

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