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面向大规模图像库的索引和检索机制研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Indexing and Retrieval Techniques in Large-Scale Image Database
【作者】 叶航军;
【导师】 徐光祐;
【学位授予单位】 清华大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2003
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 清华大学
【网络出版投稿时间】 2004-03-23
【关键词】 基于内容的图像检索; 相关反馈; 索引机制; 机器学习; 矢量量化;
【英文关键词】 content-based image retrieval; relevance feedback; indexing scheme; machine learning; vector quantization;
【中文摘要】 相关反馈方法和高维数据的索引机制是面向大规模图像库基于内容检索的两个重要问题。相关反馈方法是弥合图像检索中高层语义和低层特征之间语义间隔的一个重要途径,而有效的高维索引机制则是面向大规模图像库的检索能够达到实时性要求的关键技术。 对数据分布的精确描述及对数据空间的有效划分是高维索引机制中的关键问题。论文提出了基于矢量量化的精确索引机制。该方法使用更适合真实图像库的高斯混合模型描述数据分布,并训练优化的矢量量化器划分数据空间。和现有的精确索引机制相比,可以显著减少检索时需要访问数据向量的次数。在矢量量化索引机制的基础上,论文提出了基于分层结构的近似索引机制。该方法在矢量量化索引机制的基础上使用了概率近似最近邻的方式进行检索,这种两种索引机制相结合的方法取得了比单独的索引机制更好的性能。 相关反馈方法研究中的一个关键问题是如何从数目很少并具有不对称性的反馈样本中抽取出最适合表达用户查询概念的特征。论文提出了基于特征子空间分析的相关反馈方法。该方法同时利用图像特征向量在特征子空间内的距离和到特征子空间的距离,并使用两阶段判别式分析的方法求解出适合形成图像...
【英文摘要】 Relevance feedback techniques and high dimensional indexing schemes are two significant research issues for content-based image retrieval in large-scale image database. Relevance feedback techniques are important approaches closing up the semantic gap between high-level concepts and low-level features in image retrieval effectively, and efficient indexing schemes for high-dimensional data are required for real-time retrieval in large-scale image database. Accurate estimate of data distr...

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导师:徐光祐    导师单位:清华大学    学位授予单位:清华大学
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