云计算对信息检索的影响及存在的问题

通过分析云计算的现状与特点,结合目前信息检索的发展趋势,重点探索了云计算对信息检索的影响,对云时代信息检索的发展进行了展望。     

基于音频的数字媒体内容分析及其可视化

为了对音视频内容进行更加有效地分析,将信息可视化方法引入数字媒体信息处理领域。设计并实现了集多媒体信号采集、大词表连续语音识别、文本检索和音频检索为一身的多媒体内容可视化分析平台,取得了较理想的效果,充实了信息可视化理论并对其具体应用进行了有益尝试。     

基于H.264 I帧编码的块边缘模式特征提取算法

提出了直接从H.264 I帧编码码流中提取块边缘模式特征的算法,并检验了该特征在图像检索中的应用.该算法利用H.264码流中得到的帧内预测模式和预测系数提取出5种边缘模式特征.该特征符合MPEG-7中所定义的边缘描述符,适合基于内容的图像检索算法.实验结果表明,采用该特征进行图像检索具有较高的检索准确率,相对于只采用帧内预测模式纹理描述符的方法,其平均查准率提高了5.07%.     

基于场景语义的图像检索新方法

针对图像的场景语义检索问题,提出一种基于多示例学习(multi-instance learning, MIL)的新方法。首先,该方法将图像当作多示例包,再根据图像的颜色复杂度,设计了自适应JESG图像分割方法,对图像进行自动分割,并提取每个分割区域的颜色－纹理特征,当作包中的示例,将图像检索问题转化成多示例学习问题;然后,利用改进的推土机距离（earth mover distance, EMD）来度量不同多示例包（图像）之间的整体相似度,设计了一种新的惰性MIL算法,用于场景图像检索。基于COREL图像库的对比实验结果表明,设计的示例构造方法与MIL算法都是有效的,且检索精度优于其他同类方法。     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.     

基于点群分割的空间方向计算模型

提出一种基于点群分割的空间方向计算模型。该模型把目标图形离散成点群, 利用平均分割点群的方法对空间目标之间的空间方向进行定量计算。实例研究说明此模型易于实现, 具有较高的计算效率, 适合地理信息系统在空间关系方面的计算要求, 可以为空间数据检索和匹配查询提供有力支持。     

基于近似子乐句的翻唱歌曲识别研究

翻唱歌曲识别是音乐相似计算研究中的问题之一。通过对表征音乐和声的Chroma特征的分布分析,进行了基于近似子乐句的翻唱歌曲识别研究;在已收集的翻唱歌曲数据集上,完成了歌曲调的归一化处理、结构分割和特征抽取;比较了特征降维后,在EMD距离矩阵、欧式距离矩阵和余弦距离矩阵等不同测度下的音乐相似度计算。通过与MIREX中翻唱歌曲识别结果的比较表明,本研究中基于近似子乐句的研究方法在准确率上有一定程度的提升。     

一种基于精确欧氏位置敏感哈希的目标检索方法

针对目标检索问题,常用方案是视觉词典法（bag of visual words,BoVW）,但传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题. 针对这些问题,该文提出一种基于精确欧氏位置敏感哈希（exact Euclidean locality sensitive Hashing,E2LSH）的目标检索方法. 首先,采用E2LSH 对训练图像库 的局部特征点进行聚类,生成1 组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,基于这组词典构建视觉词汇直方图和索引文件,并由tf-idf 算法对词频向量重新分配权重;最后,将目标直方图特征与索引文件进行相似性匹配,完成目标检索. 实验结果表明,相比于传统方法,该方法较大地提高了检索精度,对大规模数据库有较好的适用性.     

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。     

一种基于模糊量化直方图的图像检索方法

颜色直方图是一种重要的基于颜色特征的图像检索方法.本文在颜色量化中引入模糊集合理论以描述与人类视觉认知相关的模糊概念,提出了基于人的主观感知的模糊颜色量化方法,以及相对应的模糊匹配准则.归纳实验结果证明该方法可以减小量化误差和适应人的感知模糊性,该方法具有广泛的适应性和进一步提高检索精度的可能.