语义在互联网图像检索中的应用

本文浅析了网络搜索引擎的机制、原理、类型及其相关算法,阐述了语义在网络图像或视频检索上的应用。     

图像情感特征及其检索应用

在明确图像情感特征范围与内涵的基础上,从图像、用户和环境三方面分析了图像情感特征的影响因素;然后,重点以特定类型图像库和网络环境下的图像资源为例,分析了图像情感特征的检索应用情况。最后,展望了应用价值和发展前景。     

相关反馈技术在知识检索中的应用

本文从相关反馈技术的基本原理出发，综合应用信息管理与机器学习，探讨了相关反馈技术在知识检索中的应用模式、相关反馈检索算法和相关反馈学习算法，最后提出了对该领域研究的建议。     

小样本条件下的半监督遥感影像分类方法研究

遥感图像监督分类需要充足精确的标注数据训练分类器,然而数据标注需要人工参与,很多任务难以及时获得符合要求的监督信息,不利于影像分类。半监督学习是一种利用少量标注数据和大量未标注数据共同训练分类器的机器学习方法,能从机理上减少人工参与,提高效率。本文引入一种半监督方法——平方损失互信息归一化模型(squared-loss mutual information regularization,SMIR)实现遥感图像分类。实验结果表明,在小样本监督信息的条件下,SMIR能够利用标注数据与未标注数据,直接构建多类分类器,其影像分类结果优于经典的支持向量机(support vector machine,SVM)方法。     

统计学习在图像分类中的应用研究综述

在基于图像内容的分析与理解领域图像分类技术是近些年来的研究热点,在景物自动识别、机器人等领域有着重要的应用。本文介绍了统计学习与图像分类的基本原理,讨论了在图像分类中常用的一些统计学习算法,并对其依据生成式学习和判别式学习进行系统阐释。     

马尔可夫边缘描述符在图像检索中的应用

基于内容的图像检索是当前多媒体资源管理的难点之一,在MPEG-7标准下,通过对彩色图像纹理特征研究,设计并实现本文中基于内容的图像检索系统,该系统针对图像的纹理信息的空间分布情况,利用马尔可夫边缘描述符来实现图像的检索。实践证明,该系统对边缘纹理信息较强的图像,有更高的检索精确度,和较好的检索效果。     

基于内容的图像检索技术在购物网站中的应用研究

本文通过分析电子商务购物网站中基于文本信息检索的现状以及存在的问题,结合虚拟购物平台的特点,提出了基于内容的图像检索技术在购物网站中的应用,并进一步分析了基于内容的图像检索技术的特点、方法以及用于购物网站的检索匹配过程。     

半监督学习研究与应用

半监督学习问题在现实社会和数据挖掘中得到运用广泛,半监督学习的理论研究成果部分已经应用于实际问题。首先对于半监督学习进行概述,介绍半监督学习方法的几个思路,给出半监督学习的理论研究和实际应用中的一些问题,然后描述半监督学习的几个常用算法,最后阐述半监督学习方法的实际应用。     

图像自动标注方法研究综述

随着Web2.0的逐步发展, 海量用户生成的图像信息充斥于各大网络平台, 图像自动标注技术逐步成为图像检索以及图像理解的关键问题之一。该文主要通过对现有图像自动标注方法的文献进行收集和整理, 在比较、分析各种方法相关理论和实现技术的基础上, 对图像自动标注方法研究进展进行评述;并归纳了各种方法的优势与不足。得出结论:图像自动标注方法和图像处理技术仍然需要从机器学习方面进一步的研究与改进, 且可以从图像信息的标注拓展到视频信息的标注。     

纹理谱直方图与潜在语义标引在图像检索中的应用

提出一种新的描述局域像素灰度变化的纹理谱方法,并将该方法抽取出的纹理谱直方图特征用于图像检索。实验表明该特征计算简单,检索结果较好,是一种适于图像检索的底层特征。同时将应用于文本检索领域的潜在语义标引方法用于图像检索,并提出了一种计算近似矩阵秩的方法。实验结果显示使用该方法可以分析图像中存在的隐含语义结构,并提高检索效率。     

一种改进半监督学习的图像语义自动识别方法

针对大量不相关的冗余特征制约图像关键特征分类性,导致语义识别模型出现偏差的问题,提出一种混合约束的半监督图像语义特征选择方法。在半监督学习的基础上,算法采用成对约束和数据清洗相结合的特征评价方法快速去除不相关图像干扰特征,聚类过程中考虑可转换语义直接的特征相关性,保证语义特征正确。实验结果表明,与传统的语义特征识别方法相比,该方法能以更少的特征获得更好的语义特征分类性能,有更好的识别效果。     

空间密度聚类在数字图书馆图像检索中的应用

图像聚类为数字图书馆图像管理提供了新的技术支持,能够在大量图像数据中发掘使用户感兴趣的信息。传统应用于图像聚类的特征提取算法往往忽略图像颜色的空间分布信息,且适应性较差。通过等面积矩形环对图像进行划分并计算各空间区域的相关性,并根据空间区域相关性计算各区域的重要性,将空间信息与颜色信息进行融合。同时对快速搜索密度峰值聚类算法的截断距离进行了合理改进,在保证聚类精度的同时提高收敛速度。最后将该密度聚类算法应用于数字图书馆图像检索之中。通过实验验证,本文提出的方法是可行的、有效的。     

网络检索中的数据挖掘技术理论与应用

网络数据挖掘采用数据挖掘信息处理技术,从网络信息资源中发掘用户所需信息。文章在分析互联网文本信息特征的基础上,揭示了文本数据挖掘的目标样本的特征提取、分词处理与文本分类等关键技术,以Google为例讨论了该技术在网络信息检索中的应用。     

FI和F—Term分类号在图像通信领域中的检索应用

日本在图像通信领域中的专利申请较多，据不完全统计，在DWPI库中，H04N分类号下的文献量约为527254篇，其中日本专利文献／具有日本同族的专利文献量约为417649篇，约占H04N分类号下文献量的79．2％左右。同时，在对图像通信领域申请的审查过程中，日本专利文献具有较高价值，使用日本专利文献／具有日本同族的专利文献作为评价新颖性或创造性的对比文件的比例也相对较高。所以，在图像通信领域中对日本专利文献准确、全面地进行检索尤为重要，而使用常规的IPC、EC分类号和关键词进行检索，则很难高效、全面、准确地检索到相关的日本专利文献。     

颜色、纹理、形状及相关反馈在图像检索中的应用分析

分别介绍了基于颜色特征、纹理特征及形状特征的图像检索,最后对相关反馈在图像检索中的应用进行分析,通过不断调整,提高检索的准确率。     

数字图书馆基于内容的图像检索中的反馈技术

对数字图书馆中基于内容的图像检索技术中的多特征相似度匹配、多特征之间如何融合、多特征之间权值的调整算法及相关反馈算法进行了论述。     

远程教育中云存储机制下图像数据分类模型优化设计

远程教育中云存储机制下存有海量图像数据,在海量数据中存在大量与需要检索的特定图像特征相近的冗余图像,传统的基于图像特征的分类方法,由于关键帧准确性较低,造成图像分类不准确,导致远程教育中图像数据的检索准确性较低。为此,提出基于关联规则挖掘算法的图像数据优化分类方法。对可能是冗余的图像数据进行微调,使待检索图像关键帧处于准确的变化区间内,利用图像校验方法,消除冗余图像,对校验结果进行二次检验,降低了建立图像数据特征关联的偏差,实现了对图像数据的准确分类。实验结果表明,利用该方法能够对远程教育中云存储机制下的图像数据进行准确检索。     

Web数据挖掘在个性化检索中的应用

本文针对web数据挖掘技术在个性化检索中的应用展开了研究。首先对于个性化检索中的工作流程进行了文字介绍和流程图的展示,然后详细的对于数据挖掘在个性化检索中的关键技术进行说明,最后对于Web日志挖掘的访问模式及其算法进行深入性的分析。     

基于内容图像检索技术的应用及发展概述

在计算机网络技术快速发展的背景之下,社会各行业领域对于图像信息的应用更加的具体与广泛。在图像数据库规模不断发展,类型持续增多的背景之下,如何对可视性信息进行全面集中的管理,对所需信息进行准确的查询与定位,这一问题直接关系到数据库利用价值的发挥。而图像检索技术无疑在其中有着关键性的功效。文章即从基于内容的图像检索技术角度入手,系统分析该技术的主要应用方向以及发展趋势,希望引起各方关注与重视。     

浅谈水利工程领域F-Term分类及其检索应用

本文从水利工程领域IPC分类和F-Term分类的结构和特点等方面着手,统计分析了F-Term对于该领域专利文献检索的有效性,并通过案例的介绍、分析与比较,研究了F-Term分类号在水利工程领域专利文献检索中的作用。