基于向量空间的图像搜索引擎的研究

传统搜索引擎系统的图像检索大多是基于关键字的,搜索出来的图像不够精确.根据提取出的图像特征,然后建立基于向量空间的检索方法.     

信息检索向量空间模型特征提取的研究

介绍了向量空间模型中文档向量及查询向量的表示,以及索引同一文档矩阵的含义,在此基础上讨论了索引词权重的计算公式及选择方法（特征提取）。     

基于内容的图片搜索引擎研究

基于内容的搜索引擎是目前搜索引擎技术发展的一个重要方向．首先介绍了基于内容的图片搜索引擎研究中的两大核心问题：图像特征提取和比对技术．接着介绍了常用的图片特征和它们的提取描述方法,以及一些常用的特征向量比对方式．然后对当前技术和成果进行分析．     

信息检索向量空间模型中特征提取的研究

介绍了向量空间模型中文档向量及查询向量的表示,以及索引词-文档矩阵的含义,在此基础上讨论了索引词权重的计算公式及选择方法(特征提取).     

基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现

分析了文本自动分类的关键理论及技术,给出一个已实现的基于向量空间模型(VSM)的文本自动分类系统的框架模型,重点描述此系统的实现算法.此算法在训练阶段通过部分训练集确定向量的特征提取维数,并提出一种"平均值"匹配阈值调整方法,从而在精度和效率方面优于传统的分类算法.实验表明此系统查准率为91.8%,查全率为85%.     

基于小波变换和支持向量机的图像分类

提出了一种基于小波变换和支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的分类方法进行了实验比较.实验结果表明该方法具有较好的分类性能.     

基于向量空间模型的分层网页分类方法

提出一种基于向量空间模型的多层网页分类方法.该方法用主题词、修正主题词和主题概念从3个层次构建网页表示向量,从而在概念层次上更贴近网页的语义,且向量维数低于传统的特征向量.实验结果表明,该方法降低了分类时的计算量,提高了网页分类速度和分类精度.     

基于灰度分类的图像搜索引擎

图像搜索是下一代搜索引擎迫切需要解决的课题,在对图像搜索引擎的主要功能和关键技术进行了分析和讨论的基础上,详细剖析了图像搜索引擎设计中任务分析、解决方案、感受哈希算法、实现等关键过程,并实现了一个基于灰度值分类的图像搜索引擎。实际试验表明,本图像搜索引擎的搜索速度较快、性能稳定,具有较好的搜索效果。     

基于灰度分类的图像搜索引擎

图像搜索是下一代搜索引擎迫切需要解决的课题,在对图像搜索引擎的主要功能和关键技术进行了分析和讨论的基础上,详细剖析了图像搜索引擎设计中任务分析、解决方案、感受哈希算法、实现等关键过程,并实现了一个基于灰度值分类的图像搜索引擎。实际试验表明,本图像搜索引擎的搜索速度较快、性能稳定,具有较好的搜索效果。     

图像搜索引擎评价实证研究

根据前X命中记录,制定了3个评价指标对互联网上的图像搜索引擎进行评价,并依据评价结果给出了用户选择图像搜索引擎的基本策略。     

基于欧拉向量的彩色图像检索方法

为了有效地管理图像数据库,并对其进行查询检索所需的图像特征,提出了一种基于欧拉向量的色彩图像检索方法.该方法将图像位平面的灰度码表示和增量位平面表示相结合用于图像检索.结合方式有两种:一种方式是获得联合欧拉向量作为图像的特征,并对联合欧拉向量进行高斯归一化,然后采用距离公式对图像进行相似度计算,并对彩色图像进行检索;另一种方式是利用图像重要位平面所获得的灰度码位平面和增量位平面,分别获得各自的欧拉向量,采用距离公式加权的方法进行图像相似度计算.实验结果表明该方法有效改善了检索效果.     

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索（content-based image retrieval,CBIR）中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.     

采用向量空间模型的个性化信息检索方法

为了提升检索结果与用户个性化需求的符合程度,依托向量空间模型提出一种新的检索方法.将用户查询关键词和语料库内的文本信息都映射为向量,从而把检索过程转化为向量相似性的比对.在比对过程中,通过关键词权重突出用户个性化需求,通过余弦相似度判断符合程度.实验结果表明:文中方法的检索结果与用户需求的符合程度明显提高.     

图像检索技术中情感计算模型研究

针对目前图像检索忽略情感因素的问题，在图像检索系统中引入了情感计算技术，提出基于情感语义的图像检索系统模型和情感计算研究情感信息的数字化处理方法，以期创建一种能感知、识别和理解人的情感，能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算机系统，旨在使人机交互更趋人性化．     

面向基于内容图像检索的图像感知Hash

提出一种建立在HSV空间颜色分类和形态特征基础上的图像Hash方法,用于图像检索.将图像尺寸规格化,并根据HSV空间中各分量的取值范围,将像素归为11类,在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征,加权得到Hash值以构成图像库的索引表,从而实现基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR).与其他方法相比,用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征,能较好地体现图像内容.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

基于本体的医学图像检索系统

介绍了基于内容的图像检索技术和医学图像检索系统的相关概念,分析了医学图像检索系统的研究现状,采用多特征归一化图像检索方法、低级特征和语义特征相结合的二级检索机制,构建了一个基于本体的医学图像检索系统。     

一个基于颜色特征的图像检索系统

在基于内容的图像检索中，颜色是最重要的特征之一，介绍了一个基于颜色特征的图像检索系统，论述了系统的结构，颜色特征提取方法及其相似匹配方法，并给出部分实验结果。     

基于内容的图像检索系统在移动图书馆中的应用

对于如何在移动图书馆中应用基于内容的图像检索系统提出了技术解决方案,设计并实现了一个功能较完善的在移动图书馆中基于内容的图像检索系统原型。     

基于模糊多类SVM的图像检索相关反馈

提出一种基于模糊多类SVM(FSVMs)的图像检索相关反馈算法.首先,将图像检索的相关反馈过程看成是一个正样本类和多个负样本类之间的多分类问题,改善了反馈固有的正负样本不对称问题;其次,将受限随机选择（CRS）扩展为多类受限随机选择(MCRS)来扩充多类负样本,解决小样本问题;并以记忆性标注的方式降低用户多类标注的疲劳和误差.实验结果表明,该方法能在较少的反馈次数内得到较满意的检索结果.