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자료유형
학술저널
저자정보
Lee, Mal-Rey (School of Multimedia, Yosu National University) Oh, Jong-Chul (Faculty of Mathematics, Informatics and Statistics, Kunsan National University)
저널정보
한국전산응용수학회 The Korean journal of computational & applied mathematics, 한국전산응용수학술지 Series A The Korean journal of computational & applied mathematics, 한국전산응용수학술지 Series A 제9권 제2호
발행연도
2002.1
수록면
793 - 806 (14page)

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Feature-based similarity retrieval become an important research issue in image database systems. The features of image data are useful to discrimination of images. In this paper, we propose the highspeed k-Nearest Neighbor search algorithm based on Self-Organizing Maps. Self-Organizing Maps (SOM) provides a mapping from high dimensional feature vectors onto a two-dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called topological feature map. A topological feature map preserves the mutual relations (similarity) in feature spaces of input data. and clusters mutually similar feature vectors in a neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a node vector and similar images that is closest to each node vector. In topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. We experiment on the performance of our algorithm using color feature vectors extracted from images. Promising results have been obtained in experiments.
#Self-organizing maps #Image databases #Similarity retrieval #Content-based image retrieval

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