基于改进的排序学习的图片检索算法研究

图片检索是图片共享社会网络中的重要研究内容之一。传统的图片检索方法往往通过对用户输入的关键字和图片的文本描述加以匹配来进行图片检索。由于文本信息存在歧义性,图片的文本描述十分困难,因此检索结果的准确性低。为了提高图片检索的准确性,提出了基于排序学习的图片检索方法。将每幅图片通过多种特征描述符进行描述,当用户的输入为图片时,通过对比查询图片和图片库中图片的相似性进行图片检索。采用支持向量机和关联规则两种学习方法对特征描述符的权重组合进行学习,并提出了相应的学习算法。实验表明,提出的基于学习的图片检索方法与相关图片检索方法相比具有更高的准确性。此外,应用支持向量机和关联规则两种方法对分类函数进行学习时,由于两种算法通过相同的数据实例对图片描述符的权重进行学习,因此得到的结果是相关的。     

谷歌图片搜索增加色彩选项可按颜色搜索图片

谷歌日前在其图片搜索中增加了色彩选项,允许用户对所检索图片的色彩进行限定。新的图片选项位于任何内容（AnyContent）下拉列表右侧,用户只要点击色卡,即可出现12个颜色选项。通过该选项,即可对检索图片的色彩进行限定。其实谷歌此前已经推出了这一功能,只是不提供选项卡而已。以前,如果用户想要限定所检索图片的色彩,需要在检索关键词后面加上相应的参数。例如,要检索红色图片需要在关键词后加上imgcolor=red这一参数。但此次推出的功能大大简化了这一流程。     

一种支持海量人脸图片快速检索的索引结构

为了在大规模的人脸数据库中准确快速地检索到所需图像,提出一种相似人脸检索方法。提取人脸图片的局部二值模式特征,通过建立投影矩阵将特征从欧几里德空间映射到汉明空间实现降维,再采用改进的多比特编码方法对降维后的特征进行编码,并生成图片签名,以曼哈顿距离取代汉明距离衡量签名之间的相似度,根据图片签名集合构建倒排索引表,通过倒排索引表高效地查找相似图片。包含20万张人脸图片的实验数据集的结果表明,该方法在保证检索精度的前提下,检索时间控制在0.15 s以内,能够满足海量人脸图片检索的准确性与实时性要求。     

一个可应用于WEB图片检索的综合词条权重模式

随着WEB上图片资源的日益丰富,人们对WEB图片检索的需求也日趋强烈。基于文本的WEB图片检索技术,是人们当前检索WEB图片的主要手段。反映图片内容的各相关文字的重要性是不同的,需要通过一个词条的权重模式来确定什么词条对反映图片内容更重要。在现有的WEB图片检索系统中,对影响词条权重的因素考虑不够,权重模式较粗糙。文章在词条权重的研究中,更广泛地考虑了影响权重的因素,提出了一个“综合权重模式”,并通过数学语言予以精确描述。     

融合图片主题信息的图片描述翻译

图片描述翻译是给定图片及图片在某一语言的描述,利用翻译技术为图片生成目标语言描述的任务。观察发现,不同图片表达的场景往往不同,对应的图片描述具有明显的主题差异性。因此,利用主题信息能够提升翻译效果。然而,图片描述的内容通常较短,无法有效反映其主题。针对该问题,该文提出了一种融合图片主题信息的图片描述翻译方法。对于任意的图片描述对,该方法首先借助相似图片检索技术从维基百科图片库中检索与源图片相似的目标图片,进而利用包含目标图片的文档学习源图片的主题表示。最终,利用训练集中所有图片描述对的主题表示重新学习并获取适应主题的翻译模型。实验结果表明,借助相似图片获取信息量更为丰富的描述文本,并利用文本的主题信息强化翻译模型的方法,能够提高现有统计机器翻译系统的性能,在WMT16测试集上进行的评测显示,翻译质量的BLEU值提升了0.74个百分点。     

融合相机元信息的基于区域的手机图片搜索

照相手机的流行及其具有的随身携带性,使得人们能够随时随地进行拍照。相比传统的相机来说,手机的联网性使得人们能够实时地进行图片搜索和分享。由此而来的手机图片数量的急剧增长,又使得如何高效地组织、管理以及检索这些图片成为了研究热点。为了高效地进行手机图片搜索,提出了一种融合相机元信息(Exif)的基于区域的手机图片搜索算法,同时利用这个算法实现了一个在线的用户手机拍摄图片的搜索系统。通过与传统的基于内容的手机图片搜索的对比可见,该算法通过融合进相机元信息以及物体的区域特征,在一定程度上降低了"语义鸿沟"问题。实验结果表明,该算法优于传统的基于底层特征的图片搜索算法。     

自然场景中文本检测技术研究综述

图片中含有丰富的文字信息,这有利于正确理解图像内容,并对构建基于图片内容进行检索的系统具有重要意义。本文将基于自然场景中的文字特征的文本检测技术,进行了分类分析,并对国内外的研究现状进行了阐述。     

基于分布式多级目录的NetFlow流数据检索

对于网络流量工程而言,需要解决如何存储并高效地检索大量的网络流量数据。该文提出利用分布式多级目录技术实现NetFlow网络流数据信息存储与检索的一个完整方案,讨论NetFlow流数据的存储方式以及对其进行检索的优化方案,给出该系统的工作流程和框架、对流数据查询检索的部分数据结构及其工作方式。     

一种高效的数据分层存储查询方法:HSQM

目前,在许多领域的业务中均需要存储用户的手机号码,并在随后的系统业务处理过程中通过手机号码对用户信息进行检索。针对这一现状,为了加快对用户信息的检索速度以提高系统性能,以数据挖掘预处理中基于概念树的数据浓缩思想为基础,提出了一种高效的存储查询方法:HSQM。该方法不仅可以节省数据库开销,而且还可以大大地提高系统的检索速度。     

基于视觉和情感特征模型的图像概率检索

基于内容的图像检索在很多领域都有广泛的应用.传统方法通常提取图片的底层视觉特征,如颜色、纹理和形状等,进行在视觉特征空间下的相似查询.然而,这些视觉特征无法表达图片需要传递的情感和概念信息.提出一种基于视觉和主观特征的统一图像概率检索方法.具体来说,图片通过三种类型特征(视觉特征、风格特征和情感特征等)来表达.通过线性加权得到图片间的统一相似距离,其中权重参数通过多元回归得到.不同于常规图像检索方法,只采用视觉相拟度作为查询的相似尺度,该方法允许用户选择三种特征作为查询元素,而且,通过引入概率模型实现对检索结果进行一定置信度保证的进一步细化.实验表明该检索方法及其索引的有效性.     

基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法

为了提高多维彩色图像的检测识别能力,提出一种基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法。构建多维彩色图像模糊区域特征匹配模型,采用模板匹配方法进行多维彩色图像的多尺度结构二值模式分割处理,对分割后的彩色图像利用视觉传达方法进行模糊区域特征提取,获得适应于图像识别表达的像素特征集,采用零均值化的图像滤波方法进行多维彩色图像降噪处理,提高多维彩色图像模糊区域特征检测和识别能力,结合图像的旋转不变性和灰度不变性,实现多维彩色图像模糊区域特征识别。仿真结果表明,采用该方法进行多维彩色图像模糊区域特征识别的准确性较高,特征匹配能力较强。     

小波域内图象零水印技术的研究

为了在保证图象质量的前提下实施图象的版权保护，提出了一种图象零水印方法．该方法改变了传统的向原始图象中嵌入水印信息来实现版权保护的做法，采用从图象中抽取水印信息的方法来实现这一功能，其核心思想是：恰当选取图象小波变换的系数，然后把它作为原始图象的基本信息进行定位和管理，当对待认证图象进行认证时，用同样的方法提取该认证图象的信息，并对这些信息进行分析和检测，从而判定该图象的版权和所有权．通过实验证明，这种方法具有无失真、鲁棒性好、简单易行及可操作性强等优点．最后对该方法进行了推广，使它不但可以从原图象中提取水印，而且可以在图象外部加载水印，该方法既能满足图象认证的需要，又能用来进行数据隐藏．     

基于混合线性模型的图像去噪

现有的图像去噪算法大多假设图像为分段平滑信号,通过滤除图像中的振动分量达到去噪的效果.如果将这类方法应用于纹理图像,则会导致图像细节信息的损失.该文针对保留图像细节的问题,提出了基于混合线性模型的去噪方法.新方法不假设图像分段平滑,仅假设图像具有自相似性,利用图像的相似性区分图像信号与噪声.文中使用统计学习的方法对图像区域进行聚类,并得到图像主成份,以主成份作为信号分量重组图像,从而对纹理图像取得很好的去噪效果.     

二维机器视觉测量中的图元识别

采用视觉测量方法对工件的各种断面尺寸参数进行测量时,需要在采集到的图像中找到被测量对象。文章给出了一种识别测量对象的图像匹配方法。该方法首先采用Canny方法从工件图像中提取出宽度为单像素的连续边缘图像,并根据工件的原理图纸生成待匹配的模板图像;对模板图像进行缩放和旋转,使之能在匹配率的约束下和边缘图像实现匹配;原理模板中包含图元的编码信息,据此可以在边缘图像中识别出工件的图元信息。实验结果表明,文中提出的方法能适用于一般工件的断面图元识别。     

医学内窥镜图象的遗传恢复算法

遗传算法是一种软计算方法,它作为一种新的全局优化搜索算法用于图象处理,是一种具有发展潜力的智能信息处理方法,对于利用遗传算法处理灰度图象来说,由于其数据量和计算量很大,并且传统遗传算法存在“过早收敛”的问题,使得图象恢复质量不理想。该文针对医学内窥镜摄取的图象纹理和病灶特征,设计了一种新的二维染色体编码方法,并将模拟退火和遗传算法相结合的算法引入灰度图象恢复处理过程中的遗传操作,实验结果表明,该方     

一种基于熵及分形编码的图像检索方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题,提出了一种图像熵和分形编码相结合的图像检索方法。首先,计算图像熵和比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次,利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,把图像库同类图像作为初始图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果。实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间,该算法具有很好的有效性和可行性。     

激光视觉搭接焊缝的图像识别

研究了激光视觉搭接焊缝的图像识别方法。针对原始焊接坡口激光图像中的噪声,比较了均值滤波和中值滤波去噪方法,提出了一种改进的滤波方法,采用自适应阈值调整的最大方差法计算滤波图像的二值化阈值,从而实现对图像的分割。针对搭接坡口激光图像提出了三种坡口中心位置的识别和提取方法,并通过图像处理实验比较了三种识别方法的坐标误差、识别正确率。试验证明,最大方差法的图像处理过程和快速Hough变换识别法有效,能满足焊缝实时跟踪的要求。     

基于NSCT阈值和自适应扩散的图像降噪

提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)阈值和P-Laplace扩散的图像降噪方法。通过NSCT阈值的平移不变性得到初步降噪图像,保留阈值变换后需要置0的高频部分,利用P-Laplace算子对其进行扩散,并将得到的扩散图像融合到阈值降噪图像中,从而提高降噪图像的质量。数值结果表明,该方法能有效保持原图像的纹理细节,减少图像降噪的吉普斯震荡现象。     

改进五叉树分解法在遥感图像检索中的应用

由于一幅遥感图像是对一定范围内的地表状态的成像,并且遥感图像具有多样性、复杂性、海量等性质,致使遥感图像检索往往是查询图像和图像库图像的局部区域之间的相似性匹配。为了提高遥感图像的检索效率,必须首先对遥感图像进行分解。提出了一种将遥感图像分层分解的遥感图像检索方法,该方法利用改进五叉树分解法将图像库图像按层次分解成不同大小的子图,在提取子图的纹理特征后,以查询图像和图像库子图之间的欧式距离衡量图像相似度,实现了遥感图像检索。利用海地地震时的航空遥感图像作为实验数据,应用改进五叉树分解法将遥感图像分解后,进行查询检索实验,并与普通五叉树进行了对比。实验结果表明利用改进五叉树分解法进行遥感图像分解后得到的分块图像,可以更精准地查询出用户真正感兴趣的部分,能够获得较高的查全率和查准率,提高查询效率。     

基于离散余弦变换的图像加密效果评估方法

不动点比,图像相似度等是传统的图像加密效果评估方法,传统方法具有局限性和不准确性。文中提出一种基于离散余弦变换的图像加密效果评估方法,利用离散余弦变换(DCT)把图像从时域变换到频域,同时分析图像的能量分布状况,以此评估图像的加密效果;计算明文图像和密文图像的频谱系数差值,用该差值构造差值系数矩阵,最后计算图像信息熵,通过熵值大小判断图像加密效果,得到新的图像加密效果评估方法。通过不同图像加密方法对同一图像进行加密,用新方法进行加密评估;对同一图像分别采用新的加密评估方法与传统方法进行评估,比较评估结果准确性等实验,验证了新方法的有效性。提出的加密评估方法改善了传统加密评估方法的局限性,提高了评估准确性,评估结果也与人眼观察效果基本一致。