| 【中文题名】 | 基于内容的图片检索研究 |
| 【英文题名】 | A Study of Picture Searching Based on Content |
| 【学科专业】 | 控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-6 |
| 【中关键词】 | 数字图书馆,多媒体,信息检索,基于内容的图像视频检索,语义,WordNet |
| 【英关键词】 | digital library,multimedia,information retrieval,content-based image/video retrieval,semantics,WordNet, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>检索机 |
| 【论文摘要】 |
数字图书馆和Web等大规模信息资源库的飞速发展对多媒体信息检索技术提出了新的挑战。数字图书馆具有数据容量大、数据类型丰富、非专业用户数量多等特点，这就要求检索工具能够提供语义层次上的准确查询功能，而且支持对多种不同类型的多媒体数据的(并行)搜索。然而，现有的多媒体信息检索技术无论在深度还是广度上都无法达到这一要求。本文以数字图书馆为目标应用，对传统多媒体信息检索技术在深度和广度上进行了拓展性研究，重点介绍了基于语义的图像检索和组织方法。该技术对于解决数字图书馆和类似资源库中的信息检索问题具有一定的价值。 |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
5-6 |
|
ABSTRACT |
6-9 |
|
第一章 概述 |
9-14 |
|
1.1 研究背景 |
9-10 |
|
1.2 多媒体检索技术的发展 |
10-11 |
|
1.3 多媒体检索技术的不足 |
11-12 |
|
1.4 本文的主要工作 |
12-13 |
|
1.5 本文的组织结构 |
13-14 |
|
第二章 传统多媒体检索技术综述 |
14-42 |
|
2.1 基于内容的图像检索 |
14-32 |
|
2.1.1 图像特征提取 |
14-25 |
|
2.1.2 高维图像特征索引 |
25-27 |
|
2.1.3 图像的相似度模型 |
27-30 |
|
2.1.4 图像检索中的相关反馈 |
30-31 |
|
2.1.5 现有图像检索系统 |
31-32 |
|
2.2 数字视频的分割和检索 |
32-38 |
|
2.2.1 视频分割技术 |
33-35 |
|
2.2.2 视频检索技术 |
35-37 |
|
2.2.3 现有的视频检索系统 |
37-38 |
|
2.3 数字图书馆简介 |
38-42 |
|
2.3.1 数字图书馆的优势 |
38-39 |
|
2.3.2 国内外数字图书馆的发展 |
39-41 |
|
2.3.3 数字图书馆中多媒体检索的重要性 |
41-42 |
|
第三章 综合语义和视觉特征的图像检索 |
42-65 |
|
3.1 语义在图像检索中的重要性 |
42-44 |
|
3.2 语义的表达和获取 |
44-48 |
|
3.2.1 WordNet简介 |
44-45 |
|
3.2.2 语义网络 |
45-47 |
|
3.2.3 语义学习策略 |
47-48 |
|
3.3 基于语义和视觉特征的图像检索 |
48-54 |
|
3.3.1 基于词典的语义相似度 |
48-52 |
|
3.3.2 综合的图像检索算法 |
52-54 |
|
3.4 动态图像分类 |
54-58 |
|
3.5 性能测试 |
58-64 |
|
3.5.1 原型系统 |
58-59 |
|
3.5.2 实验结果 |
59-64 |
|
3.6 小结和展望 |
64-65 |
|
第四章 总结与展望 |
65-68 |
|
4.1 总结 |
65 |
|
4.2 应用前景展望 |
65-67 |
|
4.3 未来的研究方向 |
67-68 |
|
参考文献 |
68-76 |
|
致谢 |
76-77 |
|
发表文章清单 |
77 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.370603 |
