王和勇计算机软件,MMSN方法在纹理特征提取的应用.pdf

MMSN方法在纹理特征提取的应用.pdf

计算机研究与发展 ISSN1000-1239／I：N11-1777／TP

of Researchand 42(增刊)：2曲～294．2005

JournalComputer Development

MMSN方法在纹理特征提取的应用

王和勇1姚正安2李磊1 ··

1(中山大学软件研究所广州510275)

2(中山大学数学与计算科学学院广州510275)

(zsuwhy@hotraail．corn)

TheMMSNMethodonTextureFeatureExtraction

LiLeil

WangHeyon91，YaoZheng’an2，and

Yat-Sen 510275)

1(InstituteofSoft．are，SunUniversity，Gmngzhou

yn^＆，l

2(s加以o，^缸l^肼mf岳口材G删触扭血月以Sc／en灌，S“nmft洲机(、啪月砌删510275)

AbstractFeature-basedretrievalhas moreandmoreattentioninmultimediadatabase

image got

anddata multi-windowforfeatureextractionis

approach

managementtransmission．Firstly，a presented，

to windoWsi船．Whenthewindowaizeis lossof

whichisrelevantthe fixed．thereexitsapo哉sible features

extractedfromdifferentteated methodofthe to

images．Secondly，theMean—STD．Norm(MSN)isgiven

fetchthe is basedonnonlinearfeature

loss，which extraction．Furthermoretcomponent

up principal

isusedtoreducethedimensionsof the

analysis(PCA)method feature．Theresearchresultshowsthat

basedon

muiri—windowmean—STD-norm(MMSN)methodnonlinearfeatureextractionhasexcellent

performance．

wordsmulti—windowfeature

Key extraction；MSN；MMSN

摘要基于特征的图像检索在多媒体数据库管理中变得越来越重要．首先介绍了多窗口的特征提取

方法，该方法与窗口的大小有直接的关系，当窗口的大小固定不变时，对不同的图像的特征提取可能存

在特征信息的损失．其次。为弥补特征信息的损失，引入了非线性MSN的特征提取方法．最后，对提取

的特征用PCA的方法进行降维．实验结果显示，基于非线性特征提取的MMSN方法比单独采用多窗

口的方法效果好．，

¨

关键词多窗口特征提取；MSN；MMSN

中曝法分类

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