一种最佳二叉排序树的动态检索算法

给出一种最佳二叉排序树的动态检索算法,其性能优于二叉排序和平衡二叉树,克服了用折半检索方法构造最佳二叉排序树的缺点,且不会因插入结点而发生蜕变,影响检索的性能。     

一种基于关键维的图像索引方法

基于内容的图像检索(CBIR)技术中,表示图像内容的特征向量通常是高维向量,且待检索图像量相当大,所以索引问题一直是CBIR的一个研究难点和热点.提出一种基于关键维的图像索引方法,首先提取图像向量中的关键维,再在每一维上创建关键维的升序链表,最后,基于关键维的升序链表进行检索.实验结果表明,该种方法可以带来检索效率的提高,且与图像库的大小无关.     

基于高斯公式的图像特征匹配算法研究

在基于内容的图像检索系统中,图像特征匹配是一个影响检索效率的重要算法.对提取的特征信息进行分析,并通过高斯公式对特征向量进行归一化处理,分析不同特征间的权值和相似性度量手段,将两种不同方式的检索手段有效地结合在一起,实现图像的有效检索.仿真结果表明,与传统的单一匹配算法相比,图像检索匹配度能得到较大的提高.     

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．     

基于内容的地理信息图像检索

本论文系统介绍了基于内容的地理信息图像检索技术。基于内容的图像检索技术是从图像中提取指定的特征(如颜色、纹理、形状等),然后从图像库中检索相似的图像或者视频内容。由于基于内容的图像检索能够提供比传统的基于文本的图像检索更丰富的内容及实用的功能,因此已成为国际上的研究热点。该技术在多媒体数据库、知识产权保护、数字图书馆、网络多媒体搜索引擎、艺术收藏和博物馆管理、遥感和地球资源管理、地理信息系统(GIS)等领域被广泛应用,已成为近年来国内外的一个研究热点。     

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.     

颜色纹理形状特征分层融合图像检索方法研究

提出了一种基于多特征融合的图像检索方法.此方法同时采用了3个颜色特征向量、3个纹理特征向量、1个形状特征向量.在各个向量融合的过程中,采用了分层融合的思路.针对自建图像数据库展开实验研究,实验结果证实:本文提出的基于多特征融合的图像检索方法具有高查准率,在图像检索领域具有较高的实用性.     

CBIR中图像综合特征向量的提取及其应用

针对传统图像检索技术依赖图像单一视觉特征的不足,通过对图像单一特征向量的归一化处理获取图像综合特征向量,并采用加权欧氏距离进行图像相似性度量,再结合基于综合特征向量的相关反馈算法,可取得较理想的图像检索效果。     

基于目标区域颜色与纹理特征的图像检索

该文提出一种基于目标区域的图像检索方法。该方法首先利用色度直方图完成对图像目标区域的提取；然后以目标区域的纹理特征作为全局图像的特征向量进行图像间相似度的检索。该方法综合利用了图像的颜色及纹理特征，并根据人的视觉习惯以图像目标区域的特征作为图像的检索特征。实验表明，该方法在检索效果和检索效率上都优于利用单一特征或全局特征的检索技术。     

基于压缩域特征的音频识别算法

如何有效地对海量数据尤其是诸如音频之类的多媒体数据进行分析、存储和检索是一个有待解决的问题.由于原始音频数据的非结构化特性,音频检索受到极大的限制.相对于日益成熟的图像与视频检索,音频检索相对滞后.基于内容的音频检索己成为多媒体检索技术的研究热点.本文对基于内容的音频检索的音频分层分割算法展开分析,提出一种基于压缩域特征音频分割域识别算法.经试验结果显示,此算法由于不依赖于具体的应用阈值,使此算法准确率有较大提高.