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[目的/意义]论文查重和查新功能是数字图书馆提供的信息服务之一,对学术界健康发展起到重要的作用。然而目前国内各高校图书馆的检测系统大多针对文字进行检测,而图像方面的检测鉴别存在很大的局限性,致使论文中对图像篡改的学术造假日益增多。因此,研究图像造假检测具有重大的意义。[方法/过程]针对这一问题,本文提出了一种能够鉴别论文中图像造假行为的模型,对图像数据检测平台框架进行设计。[结果/结论]通过实验证实了该模型的可行性与有效性,能够为数字图书馆图像篡改检测提供借鉴,提升信息服务质量,具有一定的理论价值。 相似文献
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图像聚类为数字图书馆图像管理提供了新的技术支持,能够在大量图像数据中发掘使用户感兴趣的信息。传统应用于图像聚类的特征提取算法往往忽略图像颜色的空间分布信息,且适应性较差。通过等面积矩形环对图像进行划分并计算各空间区域的相关性,并根据空间区域相关性计算各区域的重要性,将空间信息与颜色信息进行融合。同时对快速搜索密度峰值聚类算法的截断距离进行了合理改进,在保证聚类精度的同时提高收敛速度。最后将该密度聚类算法应用于数字图书馆图像检索之中。通过实验验证,本文提出的方法是可行的、有效的。 相似文献
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针对基于区域的图像检索技术中在构造显著区域时忽略人眼视觉的影响而造成的检索率偏低问题,提出了一种新的图像检索算法.首先,引入人眼的视觉特性,提取图像的一些有意义的点特征,构造显著区域,在此基础上,定义图像的特征描述符,以描述符为线索,将图像的形状特征和空间颜色分布特征有机进行结合,不仅克服了基于目标区域检索时的缺点,而且降低了传统目标区域提取算法的复杂度.实验结果表明,该算法具有较高的检索效率. 相似文献
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针对传统的基于文本关键字的图像检索方法已经不能满足对大型医学数据库检索的需要的问题,本文提出了一种基于高维特征检索智能算法的图像检索技术。该算法使用高维向量设计基于内容的图像检索,建立训练样本集,根据样本集的距离设置遗传算法的适应度函数,而后遗传迭代出最优向量组合,进行测试集的匹配和检索。算法仿真结果表明,本文提出的基于高维特征检索智能算法的图像检索技术在检索精度上比传统方法高。 相似文献
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文章针对移动设备的数字图书馆检索过程中出现的实际问题,全面分析研究了目前轻型文档匹配新算法的发展,深入讨论了该检索技术的预处理、前后端具体实现等内容,另外,文章介绍了目前二分网络聚类方法在数字图书馆推荐系统中的应用,为目前的数字图书馆的检索提供了一种比较实用的方法。 相似文献
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信息检索在信息飞速增长的今天具有十分重大的意义。作为信息检索的一个重要的部分,图像检索得到了广泛的研究。由于基于文本的图像检索的种种不利因素,基于内容的图像检索成为目前的主流方向,本文提出一种基于空间聚类的方法,用图像的颜色特征来计算图像之间距离,采用DBSCAN算法对图像聚类,得到检索结果。 相似文献
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本文研究一种改进的近邻搜索算法的图像匹配技术。本文采用基于特征的图像匹配方法，利用SIFT算法提取特征点。在特征点匹配的过程中，为提高搜索样本特征点的最近邻和次近邻特征点的速度，本文采用一种基于二叉检索树算法改进的近邻搜索算法，该算法用最近邻与次近邻比值来进行特征点的匹配。用MATLAB语言实现该算法并运用到图像特征匹配中，实验证明优于原算法并具有较高实时性。 相似文献
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提出了一种结合颜色和形状特征的图像检索方法,针对传统基于内容图像检索不能很好满足用户需求的问题,提出了一种基于支持向量机（SVM）的相关反馈算法来捕捉用户的检索意图。实验结果证明,算法能发挥用户在检索过程中的作用,具有较好检索性能。 相似文献
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Starck等人的图像增强方法不能有效增强SAR图像中的边缘特征.为此,提出一种curvelet域SAR图像特征增强新方法.该方法充分利用curvelet变换多尺度多方向特性及其良好的各向异性特点,在curvelet域内提取图像的边缘特征,并定位特征curvelet系数.通过增强特征curvelet系数,达到增强图像边缘特征的目的.实验结果表明,与Starck等人的方法相比,本文算法能够更加有效性地增强SAR图像的边缘特征. 相似文献
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【目的/意义】随着社会信息化水平的不断提高,视频资源逐渐成为数字图书馆资源建设中的重要组成部
分,如何从海量视频资源中快速准确地检索到用户需要的视频信息已成为数字图书馆亟待解决的问题。【方法/过
程】针对该问题构建了一种基于镜头的视频检索框架。该框架通过镜头边界检测实现视频分割,然后运用3-D
Surfacelet变换对视频镜头进行2层分解,通过对各高频方向子带求均值和标准差,生成镜头的特征向量,再计算所
有镜头特征向量的均值生成视频指纹,最后利用欧式距离来度量视频的相似度,再在相似视频里检索相似镜头。
【结果/结论】通过实验验证表明该方法具有较好查全率和查准率,并且对数字图书馆中常见的视频编辑变换具有
较好的鲁棒性。 相似文献
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通过研究聚类算法在图像处理上的应用,提出了一种基于高斯混合模型聚类的图像检索方法。该检索方法首先提取每幅图像的特征,并以特征值为数据集建立高斯混合模型,得到所有图像的高斯混合模型。再以所有图像的混合模型参数集作为数据集,用基于高斯混合模型的聚类算法进行聚类。最后输出检索例图所在的类,即得到检索结果。 相似文献
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图像的增强与分割方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径. 相似文献
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基于XML的数字图书馆检索技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着XML数字图书馆的迅速发展,怎样快速有效地对XML文档进行查询和处理,正受到越来越多的重视,本文对XML数字图书馆检索系统进行了分类比较。并从检索模型、文档聚类、索引技术3个方面对XML数字图书馆检索研究方向进行了阐述。 相似文献