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基于内容的机械设计图像检索对机械设计行业有重要作用。提出一种基于几何特征组合的机械设计图像检索方法。通过机械设计图像形状区域对应的面积、周长等信息,得到7个具有不变性的几何特征如密实度、矩形度等,并将7个特征进行组合,构成机械设计图像的形状特征描述符,用于机械设计图像检索。该形状特征描述符具有易于计算和无需归一化的特点。实验表明,该方法在机械设计图像检索中的性能优于傅里叶描述符方法和Hu不变矩方法。 相似文献
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基于语义的WWW图像检索* 总被引：5，自引：0，他引：5
图像检索是多媒体信息检索的一个重要研究分支。本文给出了从WWW网页中提取图像的文字信息和利用图像分析获取图像视觉特征的方法以及基于图像知识库整合图像的文字信息和视觉特征，获取图像语义的方法。基于此方法，建立了一个基于语义的WWW图像检索系统。初步实验表明，该系统具有较高的图像检索准确率。 相似文献
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一种新的数字图书馆图像检索算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种适应图书馆特点的视觉特征和高层语义相结合的图像检索算法，通过相关反馈构建了动态的相似性度量方程。实验结果表明，综合视觉特征和语义特征的检索比仅利用视觉特征的检索能获得更高的检索率。 相似文献
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大量图像的出现使得图像检索的需求越来越强烈.图像检索系统经历了基于文字的检索和基于底层特征的检索两个阶段.新的检索系统通过机器学习等技术,综合利用了视觉特征和高层语义概念进行更精确的语义检索.本文从图像底层特征表示与抽取、高层语义特征抽取、相关反馈等方面介绍了当前图像检索系统的基本进展,并对图像检索的发展趋势进行了展望. 相似文献
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图像检索系统中相关反馈技术的检索过程分析 总被引：2，自引：0，他引：2
图像检索系统主要可分成基于本和基于内容的两大系统。图像包括视觉特征与语义特征，除了必须对图像进行分析、抽取和描述，利用这些内容特征建立索引进行检索之外，还必须考虑，对同一幅图片，人们可以按照各自的理解来阐释其内涵。本主要探讨基于内容的图像检索中相关反馈技术的运用过程及技术原理。 相似文献
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提出一种基于组合特征的在线商标图像检索系统设计方法,该方法利用颜色直方图匹配、二维傅立叶形状描述子,及二维傅立叶变换形状描述方法与Zemike矩相结合的组合形状描述子,从粗到细、多层次提取商标图像形状特征,用欧氏距离度量形状相似性。用标准MPEG-7的CE2B图像库和1000多张商标图像库进行检索实验,并与现有方法进行比较,表现出其较好的检索性能。 相似文献
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[目的/意义]调研分析国外图像特征研究的进展与发现,总结图像特征体系的特点以及相关用户使用行为,为改进和优化图像标引和检索提供参考借鉴。[方法/过程]系统回顾国外图像特征的相关研究,分析现有图像描述和著录规范、图像特征的分类与分层研究以及标引与检索情境下用户对图像特征的使用行为及影响因素等研究。[结果/结论]国外图像特征研究内容较为全面和系统,研究视角涵盖以图像为中心和以用户为中心,研究方法涉及日志研究和调查研究,研究对象有普通用户和专业人员,研究发现,图像类型、用户视觉经验、专业知识背景、任务类型、检索阶段等因素与图像特征使用行为有关。未来可在面向非专业用户的图像特征体系构建以及图像特征使用等方面开展更多研究。 相似文献
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基于语义的图像检索系统的构建包括以下工作:设计高层语义的描述方式;图像语义 提取,即如何从视觉特征映射到高层语义;语义检索系统的实现。基于MPEC-7图像语义的 XML描述和系统检索的实现方法,构建了基于语义的图像检索系统的框架。图4。参考文献8。 相似文献
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《现代图书情报技术》2011,(2):47
最近,在SciVerse ScienceDirect中检索图像变得和操作傻瓜相机一样简单。利用发布的新图像检索功能,Elsevier为研究人员提供了一个直通数百万期刊文章和电子书的视觉入口。订阅者无需支付额外费用,这一图像检索功能索引了超过1500 相似文献
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现阶段,以图像内容为基础的图像检索的效率还是较低的,如何通过对图像的纹理、颜色和空间特征进行提取和分析,整合得出语义特征,实现对图像数据库的检索,已经成为了图像检索研究中的热门话题。本文将对相关反馈技术在图像内容及语义检索中的应用进行阐述。 相似文献
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声音与图象信息的存贮和检索研究 总被引：5，自引：0，他引：5
本文首先分析了声音与图像信息的存贮处理, 接着分类阐述了声音、图像信息检索可以采用的方法和技术; 在此基础上, 对多媒体信息检索系统的数据模型进行了比较研究, 提出在目前技术条件下, 多媒体信息检索系统的设计可采用现有成熟的关系数据库系统作为基础, 并在关系模型里增加处理复杂对象与多媒体数据的能力, 以实现对声音、图像等多媒信息的存贮与检索。 相似文献
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Multimodal biomedical image indexing and retrieval using descriptive text and global feature mapping
Matthew S. Simpson Dina Demner-Fushman Sameer K. Antani George R. Thoma 《Information Retrieval》2014,17(3):229-264
The images found within biomedical articles are sources of essential information useful for a variety of tasks. Due to the rapid growth of biomedical knowledge, image retrieval systems are increasingly becoming necessary tools for quickly accessing the most relevant images from the literature for a given information need. Unfortunately, article text can be a poor substitute for image content, limiting the effectiveness of existing text-based retrieval methods. Additionally, the use of visual similarity by content-based retrieval methods as the sole indicator of image relevance is problematic since the importance of an image can depend on its context rather than its appearance. For biomedical image retrieval, multimodal approaches are often desirable. We describe in this work a practical multimodal solution for indexing and retrieving the images contained in biomedical articles. Recognizing the importance of text in determining image relevance, our method combines a predominately text-based image representation with a limited amount of visual information, in the form of quantized content-based visual features, through a process called global feature mapping. The resulting multimodal image surrogates are easily indexed and searched using existing text-based retrieval systems. Our experimental results demonstrate that our multimodal strategy significantly improves upon the retrieval accuracy of existing approaches. In addition, unlike many retrieval methods that utilize content-based visual features, the response time of our approach is negligible, making it suitable for use with large collections. 相似文献
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In this paper, a novel neighborhood based document smoothing model for information retrieval has been proposed. Lexical association between terms is used to provide a context sensitive indexing weight to the document terms, i.e. the term weights are redistributed based on the lexical association with the context words. A generalized retrieval framework has been presented and it has been shown that the vector space model (VSM), divergence from randomness (DFR), Okapi Best Matching 25 (BM25) and the language model (LM) based retrieval frameworks are special cases of this generalized framework. Being proposed in the generalized retrieval framework, the neighborhood based document smoothing model is applicable to all the indexing models that use the term-document frequency scheme. The proposed smoothing model is as efficient as the baseline retrieval frameworks at runtime. Experiments over the TREC datasets show that the neighborhood based document smoothing model consistently improves the retrieval performance of VSM, DFR, BM25 and LM and the improvements are statistically significant. 相似文献
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Operational multimodal information retrieval systems have to deal with increasingly complex document collections and queries that are composed of a large set of textual and non-textual modalities such as ratings, prices, timestamps, geographical coordinates, etc. The resulting combinatorial explosion of modality combinations makes it intractable to treat each modality individually and to obtain suitable training data. As a consequence, instead of finding and training new models for each individual modality or combination of modalities, it is crucial to establish unified models, and fuse their outputs in a robust way. Since the most popular weighting schemes for textual retrieval have in the past generalized well to many retrieval tasks, we demonstrate how they can be adapted to be used with non-textual modalities, which is a first step towards finding such a unified model. We demonstrate that the popular weighting scheme BM25 is suitable to be used for multimodal IR systems and analyze the underlying assumptions of the BM25 formula with respect to merging modalities under the so-called raw-score merging hypothesis, which requires no training. We establish a multimodal baseline for two multimodal test collections, show how modalities differ with respect to their contribution to relevance and the difficulty of treating modalities with overlapping information. Our experiments demonstrate that our multimodal baseline with no training achieves a significantly higher retrieval effectiveness than using just the textual modality for the social book search 2016 collection and lies in the range of a trained multimodal approach using the optimal linear combination of the modality scores. 相似文献
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基于MPEG-7的图像内容描述方案研究 总被引：5，自引：0，他引：5
多媒体内容检索是互联网应用的一种重要方面 ,如何准确地描述多媒体信息特别是图像信息是多媒体信息检索必须要解决的问题。本文提出一种基于MPEG 7标准的图像内容的描述方案 ,可以用于多媒体内容检索中的图像检索。文章首先介绍了MPEG 7标准以及MPEG 7标准中的多媒体描述方案 ,然后叙述基于MPEG 7的图像描述方案的技术与相关特征 ,最后给出一个具体的基于MPEG 7的图像描述方案的实际例子 相似文献
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专利检索是一个非常复杂的过程,用户为了迅速高效地完成检索任务需要得到支持。专利检索过程的许多环节可以借助一些工具完成,其中就包括查询(式)构造工具。查询构造是一项高度依赖人工的任务,工具只能实现对可能有用数据进行预先计算,并针对用户进行可视化。信息检索系统中,查询过程和查询结果可视化的方式有很多。本研究提出了两种典型的原型系统设计,用于在专利检索过程中对不同的查询表达式进行比较。原型包含查询表达式构造因素和结果集大小因素,两种因素对于专利领域专家探究查询表达式的调整对检索效率的影响至关重要。本文开发的系统有助于在专利检索过程中对复杂查询表达式进行逐步优化,系统设计思想基于了领域专家型知识工程。 相似文献
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