基于内容的图像检索技术综述

随着多媒体技术的发展,传统的基于关键字的信息检索技术已逐渐不能满足要求.因此,基于内容的图像检索技术(CB IR)应运而生.本文主要讨论CB IR研究中的一些关键问题:图像的内容特征及提取、特征之间的相似度计算、相关反馈、检索性能的评价等等,并指出了一些可值得深入研究的方向.     

Deep Web中基于迭代的查询方式

不同于Surface W eb的信息获取方式,Deep W eb中大量的数据隐藏在数据库中,无法直接通过静态的URL链接来获得,只能在查询接口中输入关键词来获得站点中的网页.主要对Deep W eb中查询数据库时提交的查询操作进行了研究,发展了一种机器学习方法去自动获取Deep W eb的查询语言,并根据迭代算法寻找到合适的网页.     

Deep Web查询接口的复杂模式匹配

Deep web中用户需通过查询接口才能得到其中的数据,查询接口一般形成属性间m:n复杂模式匹配。为统一相同领域的查询接口,本文提出了一个基于关联规则的匹配方法,从整体上双重匹配成组属性和同义属性。     

基于叙词查询的图像标注方法

为了能更好地反映图像标注之间的关系,将叙词查询的概念引人到传统的基于查询的图像标注领域,通过已标注图像的关键词建立标注之间的关系,从而构建了基于叙词查询的图像自动标注方法.最后在Corel图像数据库中对所提出方法的有效性进行了验证.     

基于细分的树干三维表面重建算法

为提高树干三维表面模型重建精度，使其能更有效反映树干表面特征，提出基于细分的树干三维表面重建算法。根据给定分段高度，对树干点云垂直分段；在计算每个分段质心的基础上，根据给定角度参数将每个垂直分段划分为若干角度分区，并得到角度分区中心点点集；以该点集为输入，使用基于切平面投影的树干三维表面重建算法，得到粗粒度树干表面模型；分别在改进Loop细分算法和Sqrt3细分算法的基础上，对粗粒度表面模型细分得到细粒度表面模型。实验结果表明，改进Loop细分算法和改进Sqrt3细分算法重建的树干表面模型，更能有效反映树干表面的凹凸不平特征；改进Loop细分算法比改进Sqrt3细分算法重建的树干表面模型具有更小的Hausdorff距离。改进算法构建的树干表面模型能有效反映树干表面不规则的几何特征，构建模型更精确；实际应用中应优先使用改进Loop细分方法重建树干表面模型。