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基于内容的图像检索相关技术的研究  
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【英文题名】 Research on Content-Based Image Retrieval
【作者】 李晶;
【导师】 姚明海;
【学位授予单位】 浙江工业大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2009
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 浙江工业大学
【网络出版投稿时间】 2010-04-30
【关键词】 基于内容的图像检索; 低层特征; 支持向量机; 半监督学习; 主动学习;
【英文关键词】 content-based image retrieval; low-level feature; support vector machine; semi-supervised learning; active learning;
【中文摘要】 随着多媒体的推广和应用,以及信息和网络技术的发展,产生了大量的各式各样的视觉内容。图像是这些视觉内容中的一个重要的组成部分。它能够直接形象的表达信息。但如何从海量的图像中检索出自己感兴趣的内容成为当前人们面临的一个重要问题。因为传统的基于文本的检索已不能满足人们的需求。基于内容的图像检索正是解决此类问题的一个行之有效的方法。而本文所作的研究正是围绕基于内容的图像检索相关方法的探讨和实验。通过学习器学习训练样本的特性。在测试阶段用学习器对待测数据进行分类。 在基于内容的图像检索中,图像的低层特征与高层语义之间一直存在“语义鸿沟”问题,这是一个比较困难的问题。用支持向量机解决语义关联问题是目前研究的热点,支持向量机被认为是统计学理论中一种最具优势的模式识别方法。用支持向量机进行图像分类具有十分优秀的分类性能。然而传统的SVM是一种有监督的学习方法。利用已标记的样本训练分类器,对未知样本进行分类。人们更多的想有效利用大量的未标样本。半监督学习算法的直推向量机(TSVM)正是基于以上的想法设计的。并且本文将主动学习隔入其中,选择对于学习过程中最为有用的样本进行标注,这些样本能够最大程度减少分...
【英文摘要】 With the popular and application of multimedia, the development of Internet technology, a great many of vision content is increasing fast. Images constitute an important part of these vision content. They can represent information directly and vividly. How to find the interesting image efficiently from abundant images? Content-based image retrieval technique is a effective way. This paper is aimed at research and experiment of content-based image. Using learning machine to learn features about the t...
【更新日期】 2010-07-02

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导师：姚明海    导师单位：浙江工业大学    学位授予单位：浙江工业大学
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