基于内容的图像检索技术探讨

本文比较了传统的多媒体信息检索方法和基于内容的检索方法的异同，论述了基于内容的图像检索技术的特点、技术、方法，并指出了多媒体信息检索时需要解决的几个关键问题。     

基于内容的图像检索技术探讨

本文比较了传统的多媒体信息检索方法和基于内容的检索方法的异同,论述了基于内容的图像检索技术的特点、技术、方法,并指出了多媒体信息检索时需要解决的几个关键问题。     

基于内容图像检索的关键技术

基于内容的图像检索(CBIR)系统是目前国内外研究的一个热点问题,简要介绍了CBIR技术的发展历程以及主要的原理,重点论述了基于内容的图像检索的关键技术之一——图像像视觉特征的描述与提取.并且通过具体的例子讨论了图像检索性能评价的准则.     

论基于内容的图像检索技术

随着图书馆收藏的图像资料迅速增多,人们迫切需要提供一种能在大量图像数据库中快速检索到所需图像资料的计算机图像检索系统,基于内容的图像检索技术就是这样一种检索技术.它利用图像的颜色、纹理、形状和其他特征对图像进行查询,在浩如烟海的图像数据库中迅速检索到用户所需的图像资料,是一种很有前途的图像检索技术,有着广阔的应用前景.     

基于Web的图像检索技术

论述了Web图像检索技术的工作原理和发展方向。     

基于内容图像检索的相关反馈技术

随着基于内容图像检索成为研究的热点,相关反馈技术的引入也受到人们的重视,并作为图像检索的有效改进技术.基于文本的图像检索和近期发展迅速的基于内容的图像检索技术,对相关反馈技术做了简要介绍,并对图像检索的发展进行了展望.     

基于内容的图像检索技术简析

基于内容的图像检索技术是新一代多媒体计算机的核心技术。本文介绍了基于内容的图像检索系统的关键技术,分析了现有的图像检索技术的缺陷,并提出了将来的研究方向。     

数字图书馆中基于内容的多媒体检索技术研究

数字图书馆的迅猛发展使得多媒体信息资源的组织与管理成为数字图书馆发展的一个关键性问题,而多媒体信息检索技术也就成为数字图书馆中的核心技术,因而在数字图书馆中引入基于内容的多媒体检索技术成为了必要.     

压缩域图像检索技术现状分析

压缩域图像检索将图像压缩技术与基于内容的图像检索技术融为一体,增强了图像检索系统的高效性和灵活性．本文对基于内容的压缩域图像检索技术现状进行了分析,并指出了未来的发展趋势．     

基于内容图像检索技术在教学资源库中的应用

结合基于内容图像检索技术的原理与特点,探讨基于内容图像检索技术在教学资源库建设中的应用,并以实际的牛肉图像资源库为例叙述了基于牛肉图像内容检索在图像教学资源库中的应用。     

浅析数字图书馆中基于内容的多媒体检索

对基于内容的多媒体检索的相关概念、特点进行介绍,提出基于内容的多媒体检索的方法进行分析,说明在数字图书馆中引入基于内容的多媒体检索技术的必要.     

基于内容的图像档案检索

基于内容的图像检索技术是指利用图像内容对图像进行检索的技术.图像的内容包括图像的颜色特征、形状特征、纹理特征等.本文针对图像档案检索的问题,介绍了基于内容图像检索技术的概念,并给出了基于内容的图像档案检索系统的实现方案.     

基于内容的图像检索技术研究

根据图像所包含的色彩、纹理、形状以及对象的空间关系等特征分析了图像信息,设计了一种图像检索系统,并给出检索结果。     

基于区域的图像检索技术

传统的基于内容的图像检索方法提取图像全局特征,缺乏高层语义信息,无法很好地满足用户的检索要求。本文深入研究基于区域的检索方法,该方法能够更好地表达用户的查询要求,在语义层次上理解图像、检索图像,是基于内容的图像检索的一种行之有效的方法。     

基于多尺度卷积神经网络的图像检索算法

图像检索一直是模式识别领域非常重要的研究方向,有着十分重要的研究意义。构建了一种多尺度的卷积神经网络结构并成功应用到报纸图像检索问题中。由于采用一种有监督的学习策略,因此需要提前对训练集中的图像进行人工标签,而人工标签的准确性会对图像检索效果产生很大影响。针对这个问题,提出用一种基于可视化特征方法来指导人工标签。通过这种方法提高人工标签的准确性,从而提高利用卷积神经网络算法进行图像检索的准确率。     

基于内容图像检索的相似性度量研究

图像的相似性度量是基于内容的图像检索技术中的一个非常关键的问题。理想的图像相似性度量方法应该能满足人的视觉特性,能够使得视觉上相似的图像间具有较小的距离,也就是说二者的相似度越大,其距离就越小。很显然,选择的相似性度量方法对图像检索结果的影响很大,相似性度量方法的好坏会直接影响到图像检索的性能。所以对常用的相似性度量的方法进行分析,并提出将来相似性度量的研究方向很有必要。     

基于颜色特征的图像检索方法的研究与实现

采用欧式距离法,利用UIUC图像数据库中的pea-cock类分别对颜色直方图,累积颜色直方图,颜色矩和模糊颜色直方图等颜色特征提取算法进行验证与比较,通过比较可知,采用同一数据库,模糊颜色直方图会得到比较好的检索效果。     

基于多区域中心加权卷积特征的图像检索

针对图像特征局部信息描述不足问题,提出一种基于多区域中心加权深度卷积特征提取方法。首先通过卷积神经网络提取输入图像的卷积层激活特征图,然后通过计算不同通道特征图的差异,选择具有区分性的区域特征图,最后通过多区域权重进行加权聚合,生成用于检索图像特征向量。在不同的建筑物数据集进行实验,结果表明检索精度分别提升了1.2%、0.9%。     

支持向量机在基于内容的图像检索中的应用

本文比较了图像检索方法,提出利用支持向量机分类精度高、泛化能力好的特点应用于基于内容的图像检索方法。同时针对图像分类问题是个多分类问题,应用二叉树作为分类决策树形式,将支持向量机的两分类扩展为多分类来构建分类器。     

基于内容自动扩展的多示例查询图像检索技术

为了缩短基于内容图像检索存在的"语义鸿沟",提出了一种自动扩展的多示例查询技术.该技术将传统检索使用的单一查询图像自动扩展为多个查询示例,从而包含了更多的与语义相关的图像特征.对这些查询示例进行检索,并融合检索结果,可以获得更多相关图像.扩展主要利用了一般检索算法的查准率-查全率曲线特点,对原始查询结果的图像特征距离应用K-均值聚类算法,确定多个查询示例图像.实验结果表明该方法可以显著提高原有检索算法的查全率和查准率.