颜色和边缘的方向性描述符(Color and Edge Directivity Descriptor,CEDD) 本文节选自论文<Android手机上图像分类技术的研究>. CEDD具有抽取特征速度较快,特征描述符占用空间较小的优势.下面就对CEDD原理进行详细的阐述和分析. 1.颜色信息 CEDD特征结合了颜色和纹理两方面信息,本小结将给出颜色信息提取的过程,重点分析RGB-HSV模型转换.10-bins模糊过滤器和24-bins模糊过滤器的原理. 1.1.RGB模型转换为HSV模型 RGB…

颜色和边缘的方向性描述符(Color and Edge Directivity Descriptor,CEDD) 本文节选自论文<Android手机上图像分类技术的研究>. CEDD具有抽取特征速度较快,特征描述符占用空间较小的优势.下面就对CEDD原理进行详细的阐述和分析. 1.颜色信息 CEDD特征结合了颜色和纹理两方面信息,本小结将给出颜色信息提取的过程,重点分析RGB-HSV模型转换.10-bins模糊过滤器和24-bins模糊过滤器的原理. 1.1.RGB模型转换为HSV模型 RGB…

模糊颜色和纹理直方图(Fuzzy Color and Texture Histogram,FCTH) 本文节选自论文<基于半监督和主动学习相结合的图像的检索研究> FCTH 特征可从 3 个模糊单元的组合求得结果.先将图像划分成若干分块,在第一个模糊单元中以 HSV 颜色空间的三个信道为输入,经模糊系统最终产生 10-bin 的直方图.在第二个模糊单元修改每个颜色的色调后,经模糊系统最终产生 24-bin 的直方图.以上两个模糊单元在颜色描述子的章节中已详细作了解释,且模糊颜色描述子与 CED…

本文翻译了LIRe的作者Mathias Lux发表的论文<LIRe: Lucene Image Retrieval - An Extensible Java CBIR Library>.主要介绍了LIRe的功能.节选了算法性能部分的内容. 在LIRe中主要实现的图像特征有:        1.       RGB和HSV空间的颜色直方图:        2.       MPEG-7的颜色特征,包括Scalable color,Color layout和Edge Histogram:    …

1:定义  LIRE( Lucene Image Retrieval)相似图像索引和搜索机制 2:资料来源     LIRE官网:http://www.semanticmetadata.net/lire/   包和源码:http://code.google.com/p/lire/   基本使用示例:http://www.semanticmetadata.net/wiki/doku.php?id=start   API:http://www.itec.uni-klu.ac.at/ lire/nig…

二分图匹配是很常见的算法问题,一般用匈牙利算法解决二分图最大匹配问题,但是目前网上绝大多数都是C/C++实现版本,没有python版本,于是就用python实现了一下深度优先的匈牙利算法,本文使用的是递归的方式以便于理解,然而迭代的方式会更好,各位可以自行实现. 1.二分图.最大匹配 什么是二分图:二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型. 设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(…

一.BoW算法 用OpenCV实现了最简单的BoW算法进行了一次小规模的图像检索任务,使用UKbench数据库,算法原理和网上的描述差不多,使用K-means算法进行聚类,这里使用KDTree算法进行特征量化,按照自己的理解计算了TF-IDF权重,使用余弦距离计算图像之间的相似性.下面给出关键函数依赖于OpenCV的实现: 如TF-IDF权重的计算,这里只是按照自己的理解实现了算法,有的地方传参不是很合适,不过不影响效果: std::vector<double> compute_TF(cv::…

目录 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 2.生物网络的模块发现方法 3.模块发现方法实现和图形展示 4.附录:igraph中常用函数 参考链接 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 我们使用与人类HIV相关的蛋白质互作数据hunam-HIV PPI.csv来构建这个蛋白质互作网络. 在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 想要读取c…

大家好,我是人见人爱,花见花开的小花.哈哈~~! 在统计和数据挖掘中,亲和传播(AP)是基于数据点之间"消息传递"概念的聚类算法.与诸如k-means或k-medoids的聚类算法不同,亲和传播不需要在运行算法之前确定或估计聚类的数量. 类似于k-medoids,亲和力传播算法发现"样本",输入集合的成员,输出聚类结果. 一 算法描述 2.1基本介绍 我们让(x1,-xn)作为一系列的数据点,然后用矩阵S代表各个数据点之间的相似度,一般相似度的判断有欧氏距离,马氏距…

算法描述 克鲁斯卡尔算法是一种贪心算法,因为它每一步都挑选当前最轻的边而并不知道全局路径的情况. 算法最关键的一个步骤是要判断要加入mst的顶点是否会形成回路,我们可以利用并查集的技术来做. 并查集的具体实现可参考:快速并查集 下面是对算法的一个简单描述: 这是一个非常简单易懂的算法,它面向边而不是顶点,所以在算法开始的时候,它要先找出所有的crossing edges,而为了高效的找到最轻边,用一个优先队列来维护这些crossing edges. /** * 找出所有crossing edge…