一种基于分形特征的图片分类算法

刘文萍; 张常年; 赵会群; 李晓丽

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DOI: 10.11834/jig.200506147
2005 | Volume 10 | Number 6

一种基于分形特征的图片分类算法

刘文萍¹, 张常年¹, 赵会群¹, 李晓丽¹(北方工业大学信息工程学院计算机学科，北京 100041)

摘要

图片分类可用作图像搜索引擎的预滤波,以降低图像检索时的图像匹配数量,提高检索速度。本文提出了一种基于分形特征———局部分维数变化率(LFDS)的图片分类算法,该算法不需要任何的图像先验知识,仅利用分形特征就可将自然景物的照片和人工绘制/计算机生成的图形区分出来。系统随机测试了445幅大小从192×128到2012×3094不等的图片,该算法对图形库的分类准确率为91·71%,图像库分类准确率为85·25%,实验结果证明了该算法的快速和有效性。

关键词

分形图片分类图像检索

A Fractal Feature Based Method for Image Classification

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Abstract

Keywords

fractal image classification image retrieval

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