导读:本文包含了综合特征检索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:手绘检索,多层语义特征,深度卷积神经网络,特征融合
综合特征检索论文文献综述
刘玉杰,于邓,庞芸萍,李宗民,李华[1]（2018）在《综合多层语义特征与深度卷积网络的手绘图像检索方法》一文中研究指出针对手绘图像检索领域中手绘图像的语义特征,为了深度发掘手绘图像的语义特征,并获得高效、准确的检索结果,提出一种基于多层语义特征和深度卷积网络的融合网络的方法.首先提出针对手绘图像语义特征的分层的概念,并构建与多层语义特征相对应的多层深度卷积神经网络来学习不同层次的深度特征,然后通过特征融合,实现多层深度语义特征的融合,形成最终的特征描述子,达到高精度的检索.在基准数据库Flickr15k上的实验结果表明该方法是可行、有效的.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2018年04期）
刘芳辉[2]（2018）在《综合多特征的图像检索研究》一文中研究指出随着图像检索技术在众多领域的广泛运用,如何实现准确且有效的检索一直是图像检索研究的难题。为了提高图像检索系统的检索精度和排序值,本课题在基于内容的图像检索相关技术的理论基础上,针对图像的颜色、纹理和形状特征的提取方法展开了相关的研究,研制了一种有效的综合多特征的图像检索技术和检索系统。本课题主要研究内容如下:(1)在提取图像的颜色特征方面,采用了一种新颖的分块颜色体积核特征方法。在颜色量化的基础上,利用颜色体积直方图对颜色的整体信息和空间信息进行描述,同时考虑到图像的主要目标部分位于图像的中间区域,以及为了解决在相似度计算的过程中产生线性不可分的问题,提出重迭九分块策略并引入了核函数,最后对颜色特征进行了较好的表达。(2)在提取图像的纹理特征方面,传统的LBP算子抗噪性和对于不同的结构模式识别性都较差,从而不能对纹理特征进行较好的表达,因此本文提出一种新颖的MLBP算子方法。其核心是采用(μ-σ,μ+σ)作为局部二值化的阈值,同时为了表达主体部分的纹理结构,对图像采用一定的非均匀的分块模式。(3)在提取图像的形状特征方面,采用了一种新颖的基于边界元特征的描述方法。该方法首先在颜色量化的基础上提取每个边界网格的颜色代表值;然后用定义的四种边界元描述子对目标物体的边界网格进行扫描,分别得到边界元直方图和边界元自相关图。(4)采用VC++6.0设计简单且便于操作的多特征融合检索原型系统,实现了在同一检索系统上完成基于不同单一特征的检索以及综合多特征进行检索的实验对比。(本文来源于《华东理工大学》期刊2018-03-25）
程传宝[3]（2016）在《基于内容的图像检索中综合特征提取及特征融合技术的研究》一文中研究指出近几年,随着互联网、移动互联网及相关技术的飞速发展,数字图像的数量呈现爆炸式增长,从一堆图像中检索出目标图像的需求也变得愈加迫切。图像数量的剧增造成最直接的影响就是图像检索的任务变得艰巨。因此,如何快速准确的从图像数据库中检索出目标图像成为研究热点。最早的图像检索系统是基于关键词的检索,通过用户输入的关键词与图像的上下文(例如标题、人工标注)进行匹配。这些系统普遍存在文本信息缺少、图像和文本的含义不一致等问题。为了解决这几个难题,基于内容的图像检索系统被提出。CBIR(Content-Based Image Retrieval)可以自动从图像中提取底层特征(例如颜色、纹理、形状等)。此外在计算机视觉、模式识别和数据挖掘等领域,研究人员经常会遇到高维的特征向量,它们中间存在着很多相互关联或冗余的信息,甚至还有噪声。这些数据不仅明显提高了时间和空间方面的处理要求,还可能产生拟合过度、效率低和性能差等学习任务的副作用。实际上只有部分特征维度是重要的、有辨识度的。特征选择技术就是一种解决上述问题的方法,根据一定的评价标准选择最相关的特征子集,不仅降低了特征维度,而且提高了特征的辨识度。针对上述问题,本文重点研究了基于内容的图像检索中的综合特征提取、特征融合以及用户相关性反馈的技术。在特征提取方面,我们通过改进得到了一种性能更优的特征提取算法CoCD(Contrast and Color Distribution)。原有的特征提取算法CoLD(Contrast and Luminance Distribution)主要描述了图像的纹理特征与亮度特征。为了获取图像中更多的有效信息,我们引入在HSV颜色空间的颜色分布来代替原有的亮度分布,研究了对比度分布和颜色分布的重要度,调整了二者在相似性度量过程中的权重。实验结果说明通过统计抽样来提取特征是有效的。在此基础上我们提出了一种新的基于统计抽样的特征提取算法：分块均方算法BMVA(Blocked Mean-Variance Algorithm)。用户反馈技术是CBIR系统中常用的一种用于提高系统检索性能的交互技术。根据信息传递过程中能量衰减的思想,我们提出了一种新的用户反馈技术并应用到图像检索系统中,提高了系统的检索性能。特征融合方面,结合特征选择以及信息融合的思想,我们提出了一种基于图论的非监督式特征融合算法UGFF(Unsupervised Graphtheory-based Feature Fusion),该算法可以综合多种特征提取算法,降低特征维度之间的信息冗余,抽取出一个低维的、更高辨识度的特征。以开放的Corel5K(5000幅)和Wang1K(1000幅)作为测试的图像数据库,欧氏距离、余弦距离以及有效地流排序算法EMR(Efficient Manifold Ranking)作为相似性度量和排序方法,平均查准率MAP(Mean Average Precision)作为评价标准,我们验证了本文提出的两种特征提取算法、一种相关性反馈技术以及一种基于图论的非监督式特征融合算法的性能。实验结果显示,我们提出的两种新的特征提取算法能够达到较好的检索性能,相关性反馈算法能够明显提高检索性能,基于图论的非监督式特征融合技术不仅降低了特征向量的维度而且提高了特征向量在检索系统中的辨识度。(本文来源于《山东大学》期刊2016-06-20）
严传波,木拉提·哈米提,李莉,员伟康,杨芳[4]（2016）在《基于解析Fourier-Mellin矩新疆草药图像综合特征的检索研究》一文中研究指出研究利用图像增强、灰度阈值、腐蚀运算等图像操作对新疆草药图像做分割预处理,获取草药图像感兴趣区形状,然后对草药形状进行Radon和解析Fourier-Mellin变换,结合图像形状Hu矩和图像主颜色直方图特征,提取草药图像解析Fourier-Mellin矩形状和颜色混合特征用于图像检索,比较该算法对基于内容的新疆草药图像的检索性能。实验结果表明:解析Fourier-Mellin矩结合草药形状和颜色的混合特征算法具有较好的图像旋转、缩放和平移(RST)不变特性。对基于内容的新疆草药形状图像的检索,其检索性能优于解析Fourier-Mellin矩结合形状特征Hu矩混合特征和结合主颜色直方图特征混合特征的检索效率,其检索结果集前60图的平均查准率达到91.82%。(本文来源于《科技通报》期刊2016年03期）
黄敏,马亚琼,宫秋萍,朱颢东[5]（2014）在《综合多特征的图像检索方法》一文中研究指出基于内容的图像检索技术利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,成为当今图像检索领域的一个研究热点.由于图像内容的多样性,不同的图像其侧重点有所不同,为此,论文提出了一种综合多特征的图像检索方法.在该方法中,用户可根据对颜色、纹理或形状信息的敏感程度,调节相应的权值来进行检索,并对检索出的图像按相似度大小给出排名.实验结果表明该方法与采用单一特征的检索方法相比效果有较大改善.(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊2014年06期）
张永库,李云峰,孙劲光[6]（2014）在《综合颜色和形状特征聚类的图像检索》一文中研究指出为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先对HSV模型非均匀量化,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后基于改进的Hu不变矩提取图像的全局形状特征;最后,综合颜色和形状特征对图像基于贡献度聚类并建立特征索引库。利用上述方法在Corel图像库中进行图像检索。实验结果表明,与改进的K-means算法的图像检索算法相比,提出算法的查准率和查全率均有较大提高。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年12期）
王小龙,沈新宁,杜建洪[7]（2014）在《一种基于区域综合特征的图像检索算法》一文中研究指出针对基于内容的图像检索所面临的图像低级视觉特征和高级语义之间的语义鸿沟问题,提出一种基于区域的图像检索算法。在LUV颜色空间中使用K均值聚类算法进行图像分割,提取分割后各区域的颜色、形状和区域自相关特征构成区域的综合特征,采用二次型距离相似性度量方法完成图像之间相似性的计算。实验结果表明,该算法具有较好的图像检索性能,与MIRROR中各算法相比,使用平均归一化修正检索等级得到的检索性能提高了12%~47.8%。(本文来源于《计算机工程》期刊2014年11期）
梁美丽,牛之贤[8]（2014）在《改进的综合颜色纹理特征图像检索》一文中研究指出提出一种使用颜色和纹理特征进行图像检索的有效方法。首先将图像进行合理分块,对每一分块使用离散余弦变换进行纹理特征提取,然后使用颜色矩对检索到的图像进行颜色特征提取。最后将查询图像的特征向量与数据库中图像的特征向量进行比较,以获得相似的图像。系统采用Corel公司的标准图像数据库进行实验。将单一特征图像检索与综合特征图像检索进行比较,实验结果表明,综合特征的检索更有效。系统检索结果的正确率为80%。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2014年06期）
黄仁,胡敏[9]（2014）在《综合颜色空间特征和纹理特征的图像检索》一文中研究指出基于内容的图像检索一直是图像检索领域的研究热点。提出一种综合颜色空间特征和纹理特征的检索算法。首先将彩色图像转换到HSV颜色空间,进行非等间隔量化,提取颜色特征和颜色空间位置信息,再在灰度图像里利用中心块图像分形编码的方法,获取分形编码参数作为图像的纹理特征。在对特征进行内部和外部高斯归一化后,综合颜色空间特征和纹理特征,利用人工鱼群算法进行检索。实验结果表明,算法性能良好,在检索准确率和速率上取得了良好的效果。(本文来源于《计算机科学》期刊2014年S1期）
李花[10]（2014）在《基于综合特征的图像检索系统研究与实现》一文中研究指出随着多媒体技术的快速发展和海量图像库的不断涌现,如何快速准确地从大型数据库中检索到相关图像已成为急需解决的难题。传统的基于内容的图像检索方法是基于单一特征的,对图像的检索存在偏颇,精度不够。为了全面描述图像内容属性,往往需要综合多种特征检索。本文重点对颜色和形状特征进行研究,并综合颜色和形状进行检索,主要研究内容如下：1.深入分析和研究了CBIR领域内的一些相关技术,针对图像颜色空间的分布特性提出一种基于HBCH索引的图像检索方法。该方法首先通过等面积的环形划分方法对图像分块处理再进行特征提取,引入了图像颜色的空间联系,较好地体现了图像颜色的空间位置。2.从图像的形状特性出发,在图像兴趣点的基础上提出了一种基于均匀Harris兴趣点的Hu矩形状特征图像检索方法。首先采用了基于均匀Harris算子的兴趣点提取方法提取均匀Harris兴趣点,然后用等面积的环形划分方法将兴趣点划分成四个区域,计算每个区域的Hu矩形状特征,从而获取图像的形状特征向量SF。3.在颜色和形状特征的研究基础上,将改进的颜色与形状特征进行加权综合,进行综合特征的图像检索。采用Microsoft Visual C++6.0开发工具构建一个基于综合特征的算法验证系统。实验数据证明基于HBCH索引的图像检索方法和基于均匀Harris兴趣点的Hu矩形状特征的图像检索算法检索精度一样。其中基于均匀Harris兴趣点的Hu矩形状特征的图像检索算法提取的特征信息内容丰富、数据量小,应用到检索中快捷高效。而基于综合特征的图像检索算法的检索结果的查准率最高,更符合人们对图像的直观感受。(本文来源于《中南大学》期刊2014-05-01）
综合特征检索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着图像检索技术在众多领域的广泛运用,如何实现准确且有效的检索一直是图像检索研究的难题。为了提高图像检索系统的检索精度和排序值,本课题在基于内容的图像检索相关技术的理论基础上,针对图像的颜色、纹理和形状特征的提取方法展开了相关的研究,研制了一种有效的综合多特征的图像检索技术和检索系统。本课题主要研究内容如下:(1)在提取图像的颜色特征方面,采用了一种新颖的分块颜色体积核特征方法。在颜色量化的基础上,利用颜色体积直方图对颜色的整体信息和空间信息进行描述,同时考虑到图像的主要目标部分位于图像的中间区域,以及为了解决在相似度计算的过程中产生线性不可分的问题,提出重迭九分块策略并引入了核函数,最后对颜色特征进行了较好的表达。(2)在提取图像的纹理特征方面,传统的LBP算子抗噪性和对于不同的结构模式识别性都较差,从而不能对纹理特征进行较好的表达,因此本文提出一种新颖的MLBP算子方法。其核心是采用(μ-σ,μ+σ)作为局部二值化的阈值,同时为了表达主体部分的纹理结构,对图像采用一定的非均匀的分块模式。(3)在提取图像的形状特征方面,采用了一种新颖的基于边界元特征的描述方法。该方法首先在颜色量化的基础上提取每个边界网格的颜色代表值;然后用定义的四种边界元描述子对目标物体的边界网格进行扫描,分别得到边界元直方图和边界元自相关图。(4)采用VC++6.0设计简单且便于操作的多特征融合检索原型系统,实现了在同一检索系统上完成基于不同单一特征的检索以及综合多特征进行检索的实验对比。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
综合特征检索论文参考文献
[1].刘玉杰,于邓,庞芸萍,李宗民,李华.综合多层语义特征与深度卷积网络的手绘图像检索方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2018
[2].刘芳辉.综合多特征的图像检索研究[D].华东理工大学.2018
[3].程传宝.基于内容的图像检索中综合特征提取及特征融合技术的研究[D].山东大学.2016
[4].严传波,木拉提·哈米提,李莉,员伟康,杨芳.基于解析Fourier-Mellin矩新疆草药图像综合特征的检索研究[J].科技通报.2016
[5].黄敏,马亚琼,宫秋萍,朱颢东.综合多特征的图像检索方法[J].华中师范大学学报(自然科学版).2014
[6].张永库,李云峰,孙劲光.综合颜色和形状特征聚类的图像检索[J].计算机应用.2014
[7].王小龙,沈新宁,杜建洪.一种基于区域综合特征的图像检索算法[J].计算机工程.2014
[8].梁美丽,牛之贤.改进的综合颜色纹理特征图像检索[J].计算机应用与软件.2014
[9].黄仁,胡敏.综合颜色空间特征和纹理特征的图像检索[J].计算机科学.2014
[10].李花.基于综合特征的图像检索系统研究与实现[D].中南大学.2014