作者：李咏豪复杂网络图像识别图像轮廓k最近邻熵
摘要：图像的目标识别是模式识别的研究领域之一,现已广泛应用于视频监控、交通运输和动作识别等。受图像采集过程中光照变化、形状和噪声等因素影响,基于区域或轮廓的方法往往会出现若干错误。图像的复杂网络特征具有较强的稳定与抗噪能力,因此,提出一种图像的有向复杂网络表示模型,利用K近邻(KNN)确定有向复杂网络的演化序列,并利用复杂网络的度平均与熵等参数完成图像的轮廓识别。图像检索实验结果表明,该方法在查全率与查准率上均获得较好结果。
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