一种新的用于三维检索的快速邻域搜索方法

在传统的层次聚类算法上,对孤立聚类进行特殊处理,并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术.首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库;其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心值;之后计算每个三维模型内容特征与其所在聚类中心的距离并保存到数据库中,查询时计算待查询模型特征与各个聚类中心的距离并排序;最后在每个聚类里面进行检索,与聚类中心的距离位于待检索模型与该聚类中心距离的邻域就是查询结果.在该方法中,将每个模型特征与其所在聚类中心的距离作为其索引.实验结果表明,该方法在保证检索质量的基础上大大提高了检索速度.     

基于快速聚类索引的图像检索系统

为了提高基于内容的图像检索系统的检索速度,提出了一个基于快速聚类索引的图像检索算法,并将其应用于视频新闻检索系统中.该算法采用Fastmap算法实现图像高维特征向量降维,并用改进后的模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行聚类,生成图像索引.该算法用于图像检索,检索时间不会随着图像数据库中图像数量、特征向量维数的增加而增加,极大地提高了系统的检索效率,有效地解决了聚类中心初试值的选取问题.同时利用该算法构成的系统还具有动态删除、分裂、合并、插入等功能.实验结果表明,与顺序扫描算法相比,该系统不仅大大提高了检索速度,而且在图像数目和特征向量空间维数增大的条件下,仍能够获得良好的检索性能.     

一种基于XGML的RVIS表示方法

提出了一种基于XGML的RVIS表示方法.首先,借鉴XML和SVG语法,设计了一套适合RVIS表示的XGML模型;其次,提取图像特征,转换为XGML模型中的图元数据描述集合;最后,对图像进行区域分裂合并操作,对不同区域进行处理,将得到的区域转换为XGML模型中的图元素描述集合.RVIS方法通过对不同的光栅化矢量图像进行试验,结果表明:此方法能够很好地将光栅化矢量图像表示为半结构化的XGML文档,使其存储容量减小且便于检索.     

基于语句-词条矩阵的聚簇式动态增长聚类算法

Web信息在以指数级的速度增长,然而传统搜索引擎的检索方式难以使用户找到精简而准确的信息.为此该文提出了一种基于语句-词条矩阵的聚簇式动态增长聚类算法.该平面分割的算法的整个工作过程有3个步骤预处理Web数据,进行文本摘取和过滤处理;形成每个文档的语句-词条矩阵,构成若干文档的矩阵集合;通过聚簇式动态增长聚类算法,对相似文档进行聚类.对该算法进行了实验分析.结果表明,该算法在保持文档语义联系的同时,其对文档的聚类有较高的准确性.     

图像索引和相关反馈在RBIR中的应用

图像索引和相关反馈是改进基于区域的图像检索(RBIR)的2种有效的方法.本研究在图像索引方面采用随机局部搜索(RLS)算法对图像上的区域进行聚类,并引入倒查文件技术对图像库进行索引;在相关反馈方面,采用基于支持向量机的相关反馈算法来改善检索结果,并提出了一种新的核函数使该算法更适宜基于区域的图像表示.在海量图像数据库上的实验结果说明了该算法的有效性.     

基于图形正则化低秩表示张量与亲和矩阵的多视图聚类

针对聚类中忽略局部结构、 低秩表示张量与亲和矩阵高度依赖性等问题, 提出一种基于图形正则化低秩表示张量与亲和矩阵的多视图聚类方法. 首先, 提出一个统一的框架学习多视图子空间的图正则低秩表示张量和亲和矩阵; 其次, 进一步通过基于张量核范数的张量奇异值分解分析高阶交叉视图关联性, 并利用图形正则化保留嵌入在高维空间中的局部结构; 最后, 利用约束二次规划为每个视图分配自适应权重. 在7个数据集上的实验结果证明了该方法聚类效果更好.     

一种基于自适应模糊聚类的高效图像索引方法

通过对模糊C均值聚类算法进行分析评价,提出了一种高效的自适应图像数据聚类方法,该方法采用曲线的多项式拟合技术自动获取随数据分布动态变化的阈值,改进后的算法克服了模糊C-均值聚类对聚类中心的敏感性以及聚类的局部性,并在此基础上建立了相应的索引机制.仿真实验表明,自适应模糊聚类索引大大提高了检索性能.     

基于黎曼字典和ScSPM模型的场景分类

场景图片的局部信息包含2类:像素统计分布信息和像素动态变化信息.经典场景分类模型Sc SPM仅考虑了前者,利用协方差矩阵度量局部像素动态信息,作为Sc SPM模型的互补分类信息,以提高场景分类准确率.为解决协方差矩阵特征的聚类问题,使用基于黎曼度量的顺序聚类算法,然后利用提出的局部软分配算法编码协方差矩阵.标准场景库的实验证明了所提思路能够显著提升Sc SPM模型的分类精度.     

基于牙科PACS系统的信息检索技术研究

基于DICOM标准的PACS系统是世界医学信息技术发展的潮流.文章具体分析元数据检索、文本检索和基于内容的图像检索的优缺点,认为有必要在牙科PACS中综合使用三种检索方式以提高信息检索效率和准确度.在基于内容的图像检索中,为了提高在庞大的特征库中进行相似性检索的效率,需要研究快速索引结构.文章通过分析R树、四叉树和聚类索引等几种快速索引结构,初步设计出适合牙科PACS系统的索引机制.     

基于递归聚类索引树的剪枝相似检索算法

文章提出了一种新的适用于高维特征矢量相似检索动态聚类索引树结构。针对由于类区域相互重叠而导致相似检索费用增加的问题 ,提出了基于该索引树的“剪枝”相似检索算法 ,应用该算法进行相似检索 ,其检索效益比耗尽搜索法和基于 SS树的相似检索法都要高。     

基于后缀数组改进的全文索引结构研究

为在网络数据中搜索到所需相关数据, 通过对基于后缀数组的全文索引结构的改进研究, 设计和实现一种降低空间占用率并有效提高索引速度的全文索引结构加权有向词图。通过实验证明, 加权有向词图在相同问题规模下能降低存储空间, 同时不影响检索的效率, 是一种更为高效的全文索引结构。     

基于改进稀疏编码模型的图像分类算法

针对图像表示,提出了一种基于改进稀疏编码模型的图像分类算法.首先,提取表示图像视觉局部特征的SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 描述子;然后,利用稀疏编码方法生成基于SIFT描述子的视觉词汇库,将SIFT描述子编成稀疏向量;通过有效稀疏向量的区域融合和空间结合而获取整体的稀疏向量并用于图像表示;最后,采用随机森林多分类器对稀疏向量进行训练和测试.结果表明,与现有的算法相比,该算法的性能更佳,可以有效表示图像的特性并提高其分类的准确率.     

基于SIFT的视觉单词在人脸识别中的研究

近年来,基于视频的人脸识别吸引了很多人的关注,同时,视觉词袋(BoWs)模型已成功地应用在图像检索和对象识别中。提出了一种基于视频的人脸识别的方法,它利用了视觉单词,在经典的视觉单词中,第一次在兴趣点提取尺度不变特征变换(SIFT)的图像描述;这些兴趣点由高斯差分(DoG)检测,然后基于k均值的视觉词汇生成,使用视觉单词的索引以取代这些描述符。然而,在人脸图像中,由于面部姿势失真,面部表情和光照条件变化,SIFT描述符不是很好。因此,使用仿射SIFT(ASIFT)描述符作为人脸图像表示法。在Yale及ORL人脸数据库上的实验结果表明,在人脸识别中,基于仿射SIFT描述符的视觉单词方法可以获得较低的错误率。     

基于颜色布局的压缩图像检索研究

图像检索技术是多媒体应用中的关键技术.文章针对JPEG压缩图像,结合MPEG-7中建议的颜色布局描述符,提出一种带相关反馈的基于DCT域的快速图像检索方法;该方法只需要熵解码(部分解码),可提高图像特征提取的速度、节省存储空间;实验结果表明,此方法具有检索效率高、检索效果好的特点.     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

图像存储与检索统一性模型构造

提出了一种新的图像存储检索模型 ,在原有的检索方法中加入了不完全分解与匹配功能 .根据不同检索目的决定检索方法 ,在检索的过程中利用计算结果改变(相关度等 )存储信息 .然后在这一模型下进一步计论了存储与处理合一等问题     

一种基于颜色布局的压缩图像检索方法

图像检索技术是多媒体应用中的关键技术。现有的基于内容图像检索技术大都是基于非压缩域的。对于目前普遍存在的压缩格式图像,采用这种技术必须先解压再检索,不但计算量大,而且需占用较多的存储空间,严重影响了检索系统的实时性和灵活性。各种压缩标准的推出与普及促使人们寻求可以直接在压缩域操作的检索技术。本文针对JPEG压缩图像,结合国际标准MPEG-7中建议的颜色布局描述符,提出一种快速的基于DCT域的图像检索方法;实验结果说明,此方法具有检索效率高、检索效果好的特点。     

颜色相似度在南通蓝印花布图像检索中的应用研究

针对国家非物质文化遗产——南通蓝印花布在数字信息化方面的空白,分析了基于内容的蓝印花布数字图像检索系统技术可行性,得出通过颜色特征向量相似度的计算可以实现图像高效检索;在Java EE环境下利用OpenCV函数库对蓝印花布数字图像进行4种相似距离计算。通过分析,选定计算标准,为实现基于内容检索的南通蓝印花布数字图像检索系统打好基础。