网上图像检索论文-郭海凤,李广水,仇彬任

网上图像检索论文-郭海凤,李广水,仇彬任

导读:本文包含了网上图像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:社会网,图像检索,颜色特征,社群主题

网上图像检索论文文献综述

郭海凤,李广水,仇彬任[1](2013)在《基于融合多特征的社会网上图像检索方法》一文中研究指出由于用户标注的非专业性及随意性,社会图像网站在图像检索过程中,其检索结果一般不够理想,针对这一现状,提出融合多特征的图像检索方法。依据用户输入的初始检索词,由系统提供给用户候选图像集,依据用户选择的目标图像,结合候选集中图像底层特征、社群主题、标签顺序等多属性构建出某一候选图像的多特征向量,依据计算不同向量与目标图像之间的距离,提交给用户距离最近的图像集,完成图像检索。仿真实验依据Flickr网站上真实数据展开,试验结果表明本方法的有效性。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2013年12期)

张海荣[2](2009)在《基于色彩情感语义和用户侧档的网上图像检索策略研究》一文中研究指出随着万维网技术的快速发展和普及应用,多媒体已成为人们经常使用的信息载体。在万维网上除了普通文本之外,还有大量的图像、视频、音频、动画和图形等,对这些媒体类型的信息进行快速准确的检索已成为人们的迫切需求和目标。当前,基于内容的图像检索已经出现了一些比较好的理论研究方向,但目前不断增加的在线图像信息数量以及图像底层特征与高层语义信息之间映射的“语义鸿沟”问题,对一些基于内容的图像检索机制提出了新的挑战,许多学者正关注于这个方向且已经做了广泛的研究工作,基于语义信息的网上图像检索系统也成为当今研究的热点。本文就多媒体检索中的网上图像检索技术做了较深入的讨论。本文讨论了图像底层特征提取,在对网上图像信息进行合理收集和基于色彩情感语义和用户侧档的基础上,主要做了以下主要工作:(1)在检索结果全面性方面,利用语义信息相近和语义信息蕴含技术进一步解决检索中由于图像对象概念描述不同等原因出现的检索不全的问题。具体而言,使用分类树对图像库中的图像进行分层分类,建立各个概念之间的上下层关系,父层是所属子层的一个共同概念和属性,子层是从不同类型对父层进行更加详细的描述,它们是语义信息蕴含的关系,每一个概念的同一个子层之间是语义信息相似的关系,它们有相同的父层属性。(2)在语义信息检索方面,本文提出图像主色调聚类思想,以图像主色彩的情感语义信息主色调为筛选条件,进一步提供符合用户个性化情感语义需求的结果。具体而言,在图像语义信息提取方面,除了图像对象等基本语义信息提取外,加入使用色彩分离函数和情感语义信息集合(本文为此提出建立色彩表)从而加入了图像的色彩情感语义信息,情感语义信息描述采用的是人类肉眼最容易识别且最容易产生情感的八种常见色彩如红、黄、蓝等。在此基础上通过图像主色彩和主色调的提取以及与情感集合的映射描述出图像的主要情感语义信息,进行主色调情感语义信息聚类,通过色彩语义信息检索筛选出更符合用户色彩情感偏好的检索结果,为用户提供个性化、智能化的检索服务。(3)在人机互动反馈机制方面,除了常用的反馈机制外,本文提出建立个性化用户侧档,实时记录和更新用户的个性化信息,检索时遍历用户侧档,为不同用户输出符合用户个性化要求的检索结果,用户每次反馈的信息都会有选择性的再次更新用户侧档中的信息,使个性化信息永远持续被更新。本文讨论了基于色彩情感语义和用户侧档的图像检索策略,并对文中提出的思想和方法进行了仿真实验,实验结果验证了所提方法的合理性和有效性。(本文来源于《浙江师范大学》期刊2009-04-01)

张海荣,朱信忠,赵建民,徐慧英[3](2008)在《基于用户侧档的网上图像信息检索策略》一文中研究指出网络中的图像信息正在以越来越快的速度增加,信息检索技术面临极大的挑战。文章在现有图像技术的基础上提出了一种使用用户侧档的基于色彩偏好的图像检索技术,提高了图像检索的智能性和命中率。(本文来源于《计算机时代》期刊2008年07期)

网上图像检索论文开题报告

(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:

随着万维网技术的快速发展和普及应用,多媒体已成为人们经常使用的信息载体。在万维网上除了普通文本之外,还有大量的图像、视频、音频、动画和图形等,对这些媒体类型的信息进行快速准确的检索已成为人们的迫切需求和目标。当前,基于内容的图像检索已经出现了一些比较好的理论研究方向,但目前不断增加的在线图像信息数量以及图像底层特征与高层语义信息之间映射的“语义鸿沟”问题,对一些基于内容的图像检索机制提出了新的挑战,许多学者正关注于这个方向且已经做了广泛的研究工作,基于语义信息的网上图像检索系统也成为当今研究的热点。本文就多媒体检索中的网上图像检索技术做了较深入的讨论。本文讨论了图像底层特征提取,在对网上图像信息进行合理收集和基于色彩情感语义和用户侧档的基础上,主要做了以下主要工作:(1)在检索结果全面性方面,利用语义信息相近和语义信息蕴含技术进一步解决检索中由于图像对象概念描述不同等原因出现的检索不全的问题。具体而言,使用分类树对图像库中的图像进行分层分类,建立各个概念之间的上下层关系,父层是所属子层的一个共同概念和属性,子层是从不同类型对父层进行更加详细的描述,它们是语义信息蕴含的关系,每一个概念的同一个子层之间是语义信息相似的关系,它们有相同的父层属性。(2)在语义信息检索方面,本文提出图像主色调聚类思想,以图像主色彩的情感语义信息主色调为筛选条件,进一步提供符合用户个性化情感语义需求的结果。具体而言,在图像语义信息提取方面,除了图像对象等基本语义信息提取外,加入使用色彩分离函数和情感语义信息集合(本文为此提出建立色彩表)从而加入了图像的色彩情感语义信息,情感语义信息描述采用的是人类肉眼最容易识别且最容易产生情感的八种常见色彩如红、黄、蓝等。在此基础上通过图像主色彩和主色调的提取以及与情感集合的映射描述出图像的主要情感语义信息,进行主色调情感语义信息聚类,通过色彩语义信息检索筛选出更符合用户色彩情感偏好的检索结果,为用户提供个性化、智能化的检索服务。(3)在人机互动反馈机制方面,除了常用的反馈机制外,本文提出建立个性化用户侧档,实时记录和更新用户的个性化信息,检索时遍历用户侧档,为不同用户输出符合用户个性化要求的检索结果,用户每次反馈的信息都会有选择性的再次更新用户侧档中的信息,使个性化信息永远持续被更新。本文讨论了基于色彩情感语义和用户侧档的图像检索策略,并对文中提出的思想和方法进行了仿真实验,实验结果验证了所提方法的合理性和有效性。

(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。

网上图像检索论文参考文献

[1].郭海凤,李广水,仇彬任.基于融合多特征的社会网上图像检索方法[J].计算机与现代化.2013

[2].张海荣.基于色彩情感语义和用户侧档的网上图像检索策略研究[D].浙江师范大学.2009

[3].张海荣,朱信忠,赵建民,徐慧英.基于用户侧档的网上图像信息检索策略[J].计算机时代.2008

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