结合分类和索引技术进行基于图像内容的外观专利检索

与互联网上的通用图像相比,外观设计专利图像拥有一些其独有的特点。如,外观设计专利图像中图片质量较高,噪点较少。基于以上特点,提出了一种基于分类技术的外观设计专利图像检索方法。当检索图像以较高概率被正确分类,在该类别中检索;否则,在所有图像中检索,使用索引技术来加快检索速度。     

基于分类的Web图像内容混合自动注释方法

Web图像不断增加的数量和多样性,使当前图像检索技术面临很大挑战.然而目前图像检索技术还不能满足人们的需要.陈述一种图像内容混合自动注释方法-HIAM,它包含2个工作模块的Web图像检索,其中一个模块是两个级别的图像分类器将图像转换成图像概念的次序;另外一个是图像语义相似处理模块-ISAM,它具备从网页中挑选与图像概念相关的术语作为图像注释.使传统的文本信息检索技术能够用于图像查询的功能.     

基于Web内容挖掘的论坛发贴分类推荐技术

随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户感觉越来越容易在WWW服务中"资源迷向".目前提高用户使用效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和Web个性化推荐技术等.因为网站的页面内容才是用户真正感兴趣的,本文应用了一种基于Web内容挖掘的文本分类技术来实现论坛中贴子的分类推荐...     

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。     

基于内容图像检索的Web搜索器

构建图像Web搜索器是实现基于内容Web图像搜索引擎系统的关键,运行搜索器可为引擎系统提供Inter-net上的图像数据源.提出了一种基于内容的Web图像搜索引擎的Web搜索器,它从初始URL网址集出发,根据广度优先遍历策略来获取新的URL网址以及互联网中图像文件信息,并建立Web图像特征库.实验表明,当搜索器在设置较多父URL图像网址以及适合的遍历层数时,可获得图像信息检索的最佳性能,可获得较多数量网络图像信息.     

基于图像内容检索的主题爬虫设计方法

图像主题爬虫能获取网上特定主题的大量图像信息,对专业搜索引擎及数据挖掘应用都具有重大价值。针对目前基于图像内容检索主题爬虫的不足,提出了一种图像主题爬虫的设计方法,设计了一种新的爬虫系统框架,采用了基于颜色累加直方图的方法进行图像的特征提取与特征匹配。最后提出了优化爬虫的方法,改进爬虫的搜索策略,提高了爬虫的搜索效率。     

基于Vague集的Web内容安全文本分类

随着网络普及应用,Web内容安全问题已经引起人们的高度重视,对Web内容安全的分类监控已成为研究热点。在分析Web内容安全问题的基础上,提出一种需求模型,该模型结合向量空间模型(VSM),利用Vague集改进的特征提取策略,扩充原有文档特征表示模型。通过对来自真实网络网页中等规模的语料实验证明,这种需求模型可以提高网页内容安全的文本分类效果,分类效果优于采用传统特征的方法。     

基于内容的图像检索技术及应用

对比基于文本的图像检索,基于内容的图像检索技术提供了图像特征(如颜色,纹理等)方面的查询方式。其关键技术是特征提取,国内外很多研究机构已从事这方面的研究并取得了一定的成果。     

基于内容的多媒体检索技术

本文对基于内容的多媒体检索技术的有关概念、特点进行了介绍,同时简要的介绍了一下基于内容的模糊图像检索技术,最后指出了在检索时需要解决的几个问题.     

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。     

汉字字模的自动提取和重建算法

在讨论从图像中自动提取汉字字模的同时给出了短量化存储和无级放缩字模的算法。这些算法已编程实现,效果较为理想。     

现代专题制图发展的基本趋势

本文综述现代专题地图的类型、品种及向多样化、综合化、规范化、自动化与实用化方向发展的基本趋势。     

基于开放式教学对象的Web课件内容包装模型设计

在SCORM规范的基础之上,提出了一种基于开放式教学对象的可共享Web课件内容设计方法．将教学资源和所运用的教学方法模型化为开放式的教学对象,并将该对象作为共享课件内容的基本组成单元．在课件中,开放式的教学对象之间允许有链接关系,并可通过消息机制互相提供服务支持,从而提高共享课件内容的聚集效率与设计的灵活性．     

基于Web的作业系统的设计与实现

分析目前一些基于Web的作业系统的不足之处，提出一种基于个别化学习的在线作业系统的设计思路，详述了利用PHP技术开发在线作业系统的具体实现方法。最后总结了这一作业系统的优势及教学意义。     

屏幕抓词原理及其实现方法

本文介绍了Windows 2000/XP下屏幕抓词的原理,对其如何获得鼠标位置的字符串,从代码拦截、鼠标HOOK、屏幕刷新等方面进行了讨论.最后分析了通过本方法取词的局限性.     

基于LDA及语义相似度的商品评论情感分类研究

提出一种结合LDA及语义相似度的商品评论情感分类方法。该方法首先使用LDA对商品语料库建模,获取文档-主题矩阵;人工选择k对褒义词、贬义词,基于HowNet语义相似度计算主题(评价对象+观点内容)与各个褒义词和贬义词的相似度,达到对观点词极性判断,计算文本观点词情感极性的加权和作为文本的情感极性。实验表明,与基于向量空间的SVM分类方法相比,该情感分类方法在分类指标上表现更好。     

基于PLC和组态王的自动配料及传送系统设计

针对某些小型饲料厂在配料过程中出现的配料精度差、自动化程度低以及高出错率等问题,设计一种基于PLC和组态软件的自动配料及传送系统。系统以PLC作为下位机,以工业计算机和组态软件进行控制。上位机主要完成了系统的组态监控、报警设置以及参数设置,下位机实现了电机的启停控制、仓门开关以及质量信号的检测。结果表明系统能够按照工艺要求实现自动配料、物料传输以及装车的过程,具有良好的应用前景。     

基于数据挖掘的蔬菜图片病害自动分类

为了对蔬菜病害进行自动检测和分级,克服传统的评估方法检测成本高、划分等级随意性比较大的缺陷,探讨了基于蔬菜图像的病害等级自动分类,设计了预处理技术提取图片特征.具体方法是对叶片图像进行分割并转变为分布概率的灰度矢量.在此基础上利用数据挖掘技术建立决策树模型,利用该模型对未分级叶片的级别进行预测.还引入了元挖掘算法Bagging,与决策树模型综合使用,进一步提高了预测效果.实验表明这一蔬菜病害等级自动分类方法准确度较高,具有较好的实用价值.     

动态聚类方法在单指标专题要素分级中的应用

本文剖析了现有聚类分级方法的优劣,论述了应用动态聚类方法进行单指标专题要素分级的基本原理、方法、步骤;试验结果表明,动态聚类分级方法计算简单,占机容量小,具有较高分级精度,并可获得最优或次优分级方案.