于内容图像检索系统的性能改进方法

在通用型的CBIR原型系统的基础上,首先讨论CBIR系统的性能指标,并对CBIR系统的检索性能改进方法进行了研究;然后重点讨论了异种特征的组合查询和相关反馈两种性能改进技术,并使用原型系统对以上两种技术进行了测试,使图像检索的查准率和和查到率得到明显改善,并有效地增强了CBIR系统的灵活性.     

基于综合特征的CBIR系统的设计与实现

目前CBIR系统采用单一特征进行图像检索的效果不是很理想.在单一特征进行图像检索的基础上,结合权值确定技术,提出了一种利用图像综合特征进行检索的方法,并在Visual C++ 6.0中实现了基于此方法的CBIR系统. 实验结果表明,该检索方法可行且在查准率上大大优于单一特征的检索方法.     

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。     

分布式信息搜集系统中URL存储检索的设计与分析

URL的存储检索效率是构建大规模分布式信息搜集系统的关键，其决定了系统搜集Web文档的效率，对URL存储检索性能做定量分析，分别得出MRL存储及检索所需要达到的速度指标，在此基础上，提出了两种URL存储检索原型，即集中URL服务器存储检索和分布URL存储检索，并对这两种原型系统的检索速度，性能价格比，可扩展性以及可靠性进行了分析比较。实际应用中，可以根据优化目标选择相应的URL存储检索实现方式。     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索(CBIR)是随着多媒体技术的发展而日渐明显的多媒体数据库查询和检索方法.文章讨论了基于内容的图像检索(CBIR)的含义和关键技术,包括图像数据库结构、图像内容描述、图像特征的提取和匹配技术、快速检索技术.     

基于内容的图像检索技术综述

随着数字图像应用领域的飞速拓展,高效准确的数字图像检索技术越来越受到重视。本文介绍了基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,简称CBIR)技术,从CBIR的技术背景、基本原理、技术特点、结构体系以及一般过程入手,并着重介绍了CBIR使用的关键技术,最后指出了目前CBIR技术存在的不足和发展展望。     

基于内容的图像检索在数字图书馆中的应用

介绍了基于内容的图像检索技术CBIR,指出了CBIR系统主要是根据图像的色彩、纹理、形状、轮廓、空间关系、时间关系等底层图像特征,建立图像的特征矢量,表征图像的语义信息,提出了基于内容的图像检索技术CBIR应用于数字图书馆中多媒体信息检索的一些方法,把MPEG-7这种多媒体内容描述接口与数字图书馆之间的许多协同性结合,将使数字图书馆的信息检索具有更大的效率．     

一种基于度量距离学习的图像检索方法

CBIR系统由于受图像低层特征的限制,制约了它的检索效果。机器学习和统计方法是一种有效的提高检索性能的方法,但通常需要大量的训练样本才能达到满意的检索精度。提出一种理想的距离度量函数,在对图像进行简单分类并提供少量训练样本的基础上,通过类的距离度量矩阵M的学习来考虑分量之间的相关性。这个度量导入二次最佳化问题的解,将训练样本类结构的倾斜最小化。试验结果表明,该方法能在学习样本极少的情况下提高检索的性能。     

基于NSCT和矩阵F-范数的图像检索方法

介绍一种基于非下采样轮廓波Nonsubsampled Contourlet(NSCT)和矩阵F-范数的图像检索(CBIR)技术。首先对图像进行NSCT变换,然后将变换结果用矩阵F-范数构建特征向量,设计了两个特征向量相似度度量,最后给出加权相似度实现了图像检索。实验结果表明,该技术具有很好的检索率。     

分布式计算环境下CBIR检索引擎的实现

本文探讨了一种基于分布式并行计算环境下视觉CBIR检索（基于内容的图像检索）引擎的实现.该引擎采用分布式数据库来保存庞大的多媒体数据库，利用Agent技术，采用分布式图像处理单元来进行多媒体数据的特征提取和索引建立.利用并行处理单元在分布式数据库上进行检索匹配.讨论了在动态负载平衡下如何进行处理单元(PE)和代理以及分布式数据库的交互.     

基于多查询数据融合和正相关反馈的检索算法

为提高信息检索系统的性能，提出了一种多查询数据融合与正相关反馈相结合的检索算法．算法的核心思想是：利用基于向量表示的余弦相似度测度计算查询与文档之间的相似度，采用多查询数据融合技术将多个检索结果融合，以及从上一次检索结果中取出前M个相关文档和初始查询一起构成新的查询，将新查询提交给系统并继续下一次的检索，如此反复，直到获得满意的结果．实验结果表明，该算法相对于仅使用了多查询数据融合技术的算法和仅使用了正相关反馈技术的算法，其平均准确率分别提高42．6％和23．17%．     

基于颜色和形状的图像检索

提出一种基于颜色和形状特征的图像检索方法,该法采用改进的颜色直方图表示图像的颜色特征,利用小波矩提取图像的形状特征和颜色特片,与候选图像的特征进行相似度计算.为进一步提高图像检索的质量,提出一种基于支持向量机的相关反馈方法.实验结果表明,该方法具有较好的检索性能.     

A new approach to query expansion in information retrieval

To eliminate the mismatch between words of relevant documents and user's query and more serious negative effects it has on the performance of information retrieval,a method of query expansion on the basis of new terms co-occurrence representation was put forward by analyzing the process of producing query. The expansion terms were selected according to their correlation to the whole query. At the same time, the position information between terms were considered. The experimental result on test retrieval conference (TREC) data collection shows that the method proposed in the paper has made an improvement of 5%～19% all the time than the language modeling method without expansion. Compared to the popular approach of query expansion, pseudo feedback, the precision of the proposed method is competitive.     

基于语义Web的多功能情报信息自适应检索技术

为了解决传统依据关键字、概念和属性值等检索技术没有考虑不同主体中情报信息间的语义关系,无法提供令用户满意的情报检索结果问题,通过语义Web方法研究了多功能情报信息自适应检索技术。设计基于语义Web的多功能情报信息自适应检索模型,检索模型包括人机交互层、知识处理层以及知识存储层。在知识存储层建立本体语义模型。在知识处理层,从检索的多功能情报信息关键词中推断和其语义有关的概念,依据概念有关词汇对原始查询进行扩展,对语义相似度进行计算。在人机交互层,将用户反馈情况看作判断检索结果优劣的衡量因素,依据相似关键词获取相似结果集,按照反馈因子完成对所有相似结果的排序,把排序结果发送给用户,实现多功能情报信息自适应检索。结果表明,所提方法能够同时保证召回率与精度;排序误差率低;检索结果和用户查询结果最相符,检索结果准确,可令用户满意。可见所提方法检索性能强。     

视频剪辑查询结合时空金字塔匹配的视频检索方法

针对视频检索系统中目标持续移动从而影响检索精度的问题,提出一种基于视频剪辑查询融合时空金字塔匹配(spatio-temporal pyramid matching,STPM)方法.借助基于特征分析和分类的片段编辑检测器将新的视频分割成多个片段,以元数据信息将视频片段存入数据库,利用基于逐帧特征结合弱分类器的boosting算法检测视频片段边界,针对新的查询视频进行分析和线上视频匹配,并利用时空金字塔匹配计算相关反馈值.在中佛罗里达大学(university of central Florida,UCF)数据集和YouTube运动视频上的实验验证了方法的有效性,实验结果表明,方法的平均精度可高达97.6％,相比其他几种较为新颖的匹配方法,取得了更好的检索性能.     

适用于P2P的系统查询扩展优化方法

P2P系统中,各种文本文档是很重要的共享资源,而传统的信息检索技术无法在此复杂系统中获得良好的效果．通过对隐含语义索引的分析,提出了语义双重查询扩展（SDQE）的方法,它利用各个peer上文档集提供的隐式反馈,通过比较查询的上下文信息,发现用户的隐含偏好,从而找出最符合用户查询需求的文档．实验证明,SDQE是可行的,并能有效地提高P2P系统中文本检索性能．     

基于支持向量机的相关反馈图像检索算法

相关反馈技术是近年来在图像检索中较为重要的研究方法 ,从机器学习的角度 ,以支持向量机 (SVM)为分类器 ,提出了一种新的相关反馈方法。在每次反馈中对用户标记的正例和反例样本进行学习 ,建立 SVM分类器作为模型 ,并根据学习所得的模型进行检索。由于 SVM分类器在一定程度上勾勒出了相关图像在特征空间中的分布 ,因而对整个图像库进行检索时可以查找到更多的相关图像。使用由9918幅图像组成的图像库进行实验 ,结果表明 :该方法可以通过交互的反馈过程 ,有效地检索出更多的相关图像 ,并且在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力     

一种基于同义词词典的模糊查询扩展方法

在信息检索系统中,查询扩展是一种非常有效的改进检索性能的方法. 为此,提出一种基于同义词词典的模糊查询扩展方法. 该方法中的同义词词典是基于著名的语义词典WordNet中的同义词集合建立的,同义词之间的贴近度[0, 1]使用Tanimoto系数获得. 利用该词典,能够进行较好的查询扩展. 将该方法与向量空间模型结合应用于文本信息检索系统中,所构造的检索模型相当于一种简单的语义模型,并且可以根据阈值来控制查询扩展的程度. 所得试验结果表明,使用该查询扩展方法的信息检索系统较常规信息检索系统的检索性能有一定改善.     

基于内容的彩色细胞图像检索

提出了一种结合颜色、纹理和形状特征的细胞病理图像检索方法．首先,运用K-均值聚类方法提取出细胞核,并且采用多域值分割算法去除细胞图像中的背景区域．提取的特征包括颜色、纹理和形状等,这些特征能很好地表征单核细胞的主要特性．由于提取的特征数值范围以及物理意义不尽相同,对特征进行了归一化处理．最后提出了相关的反馈系统．该系统可以自动地调整不同特征的权值,提高了图像检索的准确率．运用该方法进行细胞图像的检索更符合人的视觉感觉要求,比仅仅提取一个特征的方法更加准确．     

基于自动查询扩展的专利文档检索方法

针对现有专利检索中的用户意图理解及查询扩展不足问题,提出了一种基于自动查询扩展的专利文档检索方法。首先结合专利文档特点,采用基于改进TF-IDF公式的专利领域词表提取方法,构建专利领域词表。在检索阶段,对查询输入串进行分析得到查询关键词汇,同领域词表相结合,确定查询所在领域及查询扩展难度。利用基于伪相关反馈的自动查询扩展技术,根据伪相关文档的术语分布差异分析,生成查询扩展项并排序,最后将扩展项与原始查询条件相结合,重新组成查询条件,完成专利查询。实验结果表明,该方法具有较高的召回率和平均准确率。