1、“.....那么每个文本可以使用个维的向量来表示基于模型的相似图像分类检索方法论文原稿。图为随机排列的幅训练样本图片，为选择幅测试样本图片检索后的搜索结果，由图可以看出，相似的幅图片按相似度从高到低排列在第行最左位置。结语视觉模型能够有效的将文本挖掘技术用于检索相似图像，但是，视觉模型本身也存在定的局限性。进步研究可以采用区域划分分层词袋模型空间金字塔匹配等方法减少特征点空间信息损失可以利用机器学习方法，构造具有语义保护的视觉单词词典，用以减少语关键点就是个，每个特征向量的维数。笔者用幅训练图像样本，词典的大小为，用算法对所有的进行聚类，等收敛时，将得到每个聚类最后的质心，这个质心就是词典里的个词......”。

2、“.....按照图像的词典表示进行比较，检索图像。对每幅图像初始化个维数值全为的直方图，计算测试图像每个与词典中单词的欧氏距离，距离最近的单词对应的直方图计量，设计了个基于视觉单词的相似图像分类检索方法，取得了较好的分类检索效果。关键词图像分类检索模型引言当今，在互联网环境下，图像己经成为网页内容中必不或缺的部分，在基于关键字从网页中寻找文本信息的同时，需要考虑如何能够快速帮助用户基于图像的内容找到相似的图片。基于内容的图像检索是指根据图像本身图像的内容语义以及上下文联系进行查找，以图像语义特征为线索从图视觉模型分类过程图像的模型表示即图像中所有图像块的特征向量得到的直方图......”。

3、“.....然后确定极值点的尺度信息以及位置，再确定极值点的方向，最终可以得到具有鲁棒性的维的特征描述子。利用算法构造词表算法是种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，此算法词义相近的词汇合并，作为词表中的基础词汇，假定我们将设为，那么经过聚类后，词表中单词数为个。利用视觉量化图像特征，利用词频直方图表示图像统计词表中每个单词在图像中出现的次数，将图像表示为维数值向量。上例中，可以将图像表示成为个维数值向量人脸自行车小提琴每幅图的视觉单词与词频直方图如图所示。基于模型的相似图像分类检索方法论文原稿。算法的内容语义以及上下文联系进行查找......”。

4、“.....这概念是于年由提出的，被广泛应用于各种研究领域，如统计学模式识别信号处理和计算机视觉。视觉模型分类过程图像的模型表示即图像中所有图像块的特征向量得到的直方图。具体分类过程如下提取训练样本图像块中的特征向量算法在构建好的尺度空间的基础上搜索尺度空间中的极值点，然作者單位江苏省新海高级中学江苏省连云港市。摘要传统的相似图像检索大多基于颜色纹理场景等特征，缺少对图像的局部特征提取，忽视了局部特征对相似图像检索的影响，检索效果较差。本文采用视基于模型的相似图像分类检索方法论文原稿度不变特征转换是种特征点提取算法，用来侦测与描述影像中的局部特征......”。

5、“.....并提取出其位置尺度旋转不变量。此算法由在年所发表，年完善总结。算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向。所查找到的關键点是些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点边缘点暗区的亮点及亮区的暗点等。局部特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置尺度旋转不变量。此算法由在年所发表，年完善总结。算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向。所查找到的關键点是些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点边缘点暗区的亮点及亮区的暗点等。提取的视觉单词向量，根据距离的远近，可以利用算法与其欧式距离......”。

6、“.....系统的实现为了验证基于模型的相似图像分类检索效果，笔者开发了个小型图片管理系统，实现了用户管理用户登录图片上传图片检索等功能。并对图片库中张图片样本建立了词库，用于进行相似图像检索。检索效果如图所示。图为随机排列的幅训练样本图片，为选择幅测试样本图片检索后的搜索结果，由图可以看出，相似的幅图片按相似度从高到低排列在第行确定极值点的尺度信息以及位置，再确定极值点的方向，最终可以得到具有鲁棒性的维的特征描述子。利用算法构造词表算法是种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，此算法以为参数，把个对象分为个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间相似度较低。若，通过均值聚类算法后，得到个新的聚类中心......”。

7、“.....用来侦测与描述影像中模型，提取图像中尺度不变的特征，形成视觉单词向量，设计了个基于视觉单词的相似图像分类检索方法，取得了较好的分类检索效果。关键词图像分类检索模型引言当今，在互联网环境下，图像己经成为网页内容中必不或缺的部分，在基于关键字从网页中寻找文本信息的同时，需要考虑如何能够快速帮助用户基于图像的内容找到相似的图片。基于内容的图像检索是指根据图像本身图左位置。结语视觉模型能够有效的将文本挖掘技术用于检索相似图像，但是，视觉模型本身也存在定的局限性。进步研究可以采用区域划分分层词袋模型空间金字塔匹配等方法减少特征点空间信息损失可以利用机器学习方法......”。

8、“.....用以减少语义信息丢失。参考文献基于模型的相似图像分类检索方法论文原稿进行聚类，等收敛时，将得到每个聚类最后的质心，这个质心就是词典里的个词。在测试阶段，按照图像的词典表示进行比较，检索图像。对每幅图像初始化个维数值全为的直方图，计算测试图像每个与词典中单词的欧氏距离，距离最近的单词对应的直方图计数加，将所有计算完毕后的直方图即为图像的词典表示。训练图与测试图都以维向量表示，对每个待检索图像，只需计算所有训练如下，该向量的维度是单词的个数，值是每个单词在文本中出现的频率。以上向量也可以用单词的直方图表示，词表相当于直方图的基，要表述的文档向这个基上映射。并非所有的单词都用来构建词表......”。

9、“.....例如都用表示。单词对区分文档的重要性通过计算单词实现。基于模型的相似图像分类检索方法论文原稿。作者單位江苏省新海高级中学江苏省连云港市。首先给出两个信息丢失。参考文献加，将所有计算完毕后的直方图即为图像的词典表示。训练图与测试图都以维向量表示，对每个待检索图像，只需计算所有训练图与其欧式距离，并返回最近的若干幅即可。系统的实现为了验证基于模型的相似图像分类检索效果，笔者开发了个小型图片管理系统，实现了用户管理用户登录图片上传图片检索等功能。并对图片库中张图片样本建立了词库，用于进行相似图像检索。检索效果如图所数据库中检出具有相似特性的其它图像。这概念是于年由提出的......”。