基于内容检索的图象数据模型的设计

为了解决图象数据有效查询问题,设计具有基于内容图象检索功能的面向对象数据模型,作为数据库的引擎,分析了图象数据库的系统结构,根据这个结构分别对结构层和操作层建模,完成数据模型层的概念和逻辑设计,实现了一个支持基于内容检索技术的图象数据库系统.可视性好,对图象资源可以进行有效的管理和检索.     

基于内容的图象检索

研究了基于内容图象检索的描述范围、检索方式和方法,最后提出了目前基于内容的图象检索所存在的一些问题。     

基于颜色及空间信息的图象检索方法

为解决目前的颜色检索方法多没有较好地结合图象的空间分布特征的问题,采用改进的区域增长法对图象进行分割,即先检查各区域的均匀性,对不均匀区域进行分裂。在一定程度上改善了对纹理图象的分割效果。然后根据分割区域的灰度、形状、空间位置等特征计算图象间的相似度。并提出采用图象的灰度特征代替彩色信息以提高查询速度。     

商标图象库检索的多层次结构方法

基于商标图象库应用背景和具体特征,提出一种商标图象检索的多层次方法．图象预处理阶段采用人机交互方式下３种半自动方法提取商标图象各区域对象．检索首先采用字符串匹配方法和传统数据库查询技术,动态减少图象搜索范围;在图象区域规格化下,相继用最小约束矩和基于Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离的相似性函数度量商标相似性程度,具有平移、旋转和尺度变换下的不变性和一定的抗噪声能力．实验结果表明,该方法有效和实用．     

二值商标图象检索系统

用七个旋转不变矩来索引图象,构成了商标检索系统,这种系统抗干扰性强,图象检索高效、方便可靠。     

用视觉语言查询的鞋印图象数据库系统

在图象数据库领域中,图象查询语言基本上沿用普通数据库的文字查询方法,并通过逻辑号与物理图象对应.而今通过建立视觉查询语言,就能直接通过图象来查询图象,这是对图象数据库数据操纵语言的探索.本系统的数据对象是刑侦鞋印样本,通过图象检索,实现对图象及非图象信息的输出,这便是系统的主功能.     

MIS设计的一些基本方法和近似方法(I)

在MIS的设计中 ,智能技术的使用是一大趋势[1 ,2 ] .本文的研究背景是MIS ,检索操作围绕关键词进行 ,其工作有三部分 :第一部分提出文献基本组织方法和映射式检索算法 ;第二部分提出近似分类算法和近似评判方法 ;第三部分提出容错近似检索算法 (即允许用户给出的待检索关键词有一个字的错误 )、同音近似检索算法 (以解决给出的关键词中音同字不同而造成的检索失败 )和近似检索的词义辅助分析 (这种方法有更大的容错能力 ) .     

MIS设计的一些基本方法和近似方法(Ⅰ)

在ＭＩＳ的设计中,智能技术的使用是一大趋势,本文的研究背景是ＭＩＳ,检索操作围绕关键词进行,其工作有三部分：第一部分提出文献基本组织方法和映射式检索算法;第二部分提出近似分类算法和近似评判方法;第三部分提出容错近似检索算法（即允许用户给出的待检索关键词有一个字的错误）、同音近似检索算法（以解决给出的关键词中音同字不同而造成的检索失败）和近似检索的词义辅助分析（这种方法有更大的容错能力）。     

自然语言理解的一些技术初步研究

自然语言理解涉及的技术很多.现讨论其中的三部分:第一部分讨论自动分词,阐述了自动分词需要解决的问题;第二部分设计了一个快速的直接映射式检索算法;第三部分初步探讨了汉语文摘生成处理的一个方法.     

一种基于纹理的图象相似性度量模型

关于图象间的相似性应用于图象数据库中图象的检索存取，作者提出了一种用于多纹理图象的图象相似性度量的模型；描述了该模型的定义和计算方法，给出了试验结果和分析了它的有效性．     

基于变换域形状描述子的图像检索方法的比较与分析

为了更好地了解变换域方法在图像检索中的检索效果,比较分析了Zernike矩、GFD、PCET、RCFT和RFMT等现有的5种基于变换域的形状描述方法.分别在不变性、计算复杂性、噪声鲁棒性、有效特征数的选取方面对其进行了深入的分析和比较.选用MPEG7 CE Shape-1Part B中的1 400幅图像构成的图像库对这些方法进行检索和性能测试,并实际应用于由500幅病例图构成的图像库的医学图像检索.在研究噪声影响时,对各测试集图片加上不同程度的高斯噪声.通过比较分析及实验结果验证,Zernike矩和GFD方法的检索性能最好,有良好的抗噪性,因而适合于医学图像检索的实际应用.     

Internet图像检索技术综述

对Internet图像检索的现状和发展趋势进行了全面的综合论述,对基于文本的图像检索、基于内容的图像检索和基于语义的图像检索3种流行的图像检索技术进行了深入的讨论.通过广泛收集资料,对几种技术进行了比较性研究.最后,提出了若干值得深入研究的方向.     

一种基于图像熵及分形维矢量的图像检索技术

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解决的关键问题之一.提出了一种利用低维数据有效表示图像特征的基于图像熵及位面图序列分形维矢量的图像检索方法,实现了快速有效的图像检索.     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

一种改进的基于颜色直方图的图像检索算法

使用颜色直方图进行图像检索是图像检索的常用方法,但是传统颜色直方图检索容易丢失空间信息,从而影响图像检索的查全率和查准率.针对这一问题,提出一种改进算法,该算法首先进行图像分块,然后通过对各分块颜色直方图加权的方法进行检索.实验证明,该算法可以提高图像检索结果的查全率和查准率.     

多特征组合和用户反馈的图像检索算法

针对单一特征只能描述图像内容部分信息的缺陷,为获得更高准确率的图像检索结果,设计一种基于多特征组合和用户反馈相融合的图像检索算法.首先提取图像的多种特征,将其组合形成图像检索的特征向量,并采用欧氏距离计算图像间的相似度,实现图像初步检索;然后通过用户对图像初步检索结果进行评价和反馈,并采用机器学习算法根据反馈结果对图像初步检索结果进行调整,实现图像的精确检索;最后采用图像库检索的标准数据进行仿真测试.测试结果表明,该算法获得了稳定的图像检索结果,图像检索准确率明显高于其他算法.     

图像检索技术的研究与应用

分别阐述了基于文本图像检索和基于内容的图像检索技术的发展研究进程,分析了其各自的优缺点和发展方向,介绍了其当前应用的特点和应用领域,指出图像检索的研究发展方向。     

文献信息检索技术的发展

介绍文献信息检索技术的发展过程,分析了网络文献信息检索的技术方法,研究了基于内容的多媒体信息检索技术及其图像检索关键技术并探讨了文献信息检索的发展方向。     

基于内容的多媒体信息检索研究进展

本文介绍了多媒体信息检索的原理与特点,从基于内容的图像检索、视频检索和音频检索的角度对基于内容的多媒体信息检索的研究进展进行了介绍,并对基于内容的多媒体信息检索前景进行了探讨。     

基于内容的图像检索在电子商务中的应用

将基于内容的图像检索应用于电子商务,并分析了这项应用的优势和现状,探索研究了基于内容的图像检索应用于电子商务的几个关键问题.提出将商品图像分为3个环状区域,先去除商品图像最外层环状区域冗余信息,然后利用商品图像核心区域和中心区域的主颜色特征进行检索,再提取商品图像核心区域和中心区域的纹理特征进行二次检索.检索时根据图像核心区域的重要性,对图像核心区域和中心区域的特征采用不同的加权系数.经实验验证,本文采用的算法对一些类别商品图像有较好的检索效果.