视觉相似性计算的艺术图像自组织方法

来源：计算机工程与应用杂志2017年第18期北京时间：

作者：徐绕山1，2，王 爽2，3，孙正兴2

单位：1.南京信息职业技术学院 计算机与软件学院，南京 210023；2.南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室，南京 210046；3.江苏经贸职业技术学院，南京 211168

摘要：为解决大量数字化艺术图像常规组织和管理复杂低效问题，提出一种基于图像相似性计算的自组织方法，对艺术图像提取了颜色、纹理、空间布局和SIFT等用于相似性计算的视觉特征表示，并根据艺术图像空间布局特点设计计算模型，试验了特征的聚类效果。采用多层版本近邻传播聚类（MLAP）算法为基础，对实验图像库进行层次化聚类，构建图像的层次化浏览结构。实验结果表明，该方法在艺术图像的管理和使用上都有着良好的性能。

关键词：艺术图像,特征提取,相似性计算,层次聚类,自组织,图像管理