基于对象及空间关系语义检索的图像数据库建模

为解决WEB图像数据库建模问题,对已提出的图像数据库数据模型-SRDM(Super Relation Data Model)进行改进.改进后的图像数据模型将图像分解为由图像中对象及空间关系组成的主表部分和若干特征属性组成的副表部分,查询时对主表和副表临时组织以完成用户对对象及空间关系层语义特征的检索.此模型即充分利用了关系数据库的优点,同时又考虑到图像数据库自动存储的问题,更可取的是和原模型相比提供了基于对象特征属性的查询和提高了图像检索的速度.     

基于词汇树层次语义模型的图像检索算法

解决语义鸿沟必须建立图像低层特征到高层语义的映射,针对此问题,本文提出了一种基于词汇树层次语义模型的图像检索方法.首先提取图像包含颜色信息的SIFT特征来构造图像库的特征词汇树,生成描述图像视觉信息的视觉词汇.并在此基础上利用Bayesian决策理论实现视觉词汇到语义主题信息的映射,进而构造了一个层次语义模型,并在此模型基础上完成了基于内容的语义图像检索算法.通过检索过程中用户的相关反馈,不仅可以加入正反馈图像扩展图像查询库,同时能够修正高层语义映射.实验结果表明,基于该模型的图像检索算法性能稳定,并且随着反馈次数的增加,检索效果明显提升.     

基于多级描述模型的渐进式图像内容理解

针对目前基于内容的图像检索技术中低级特征无法准确全面地描述高级语义的问题,本文提出了一种基于多级图像描述模型的渐进式图像内容理解.该图像描述模型在不同层次上对图像内容进行分析和提取,实现了图像内容的全方位描述,从底层向高层的过渡是渐进式的图像理解过程.特别是从视觉感知层到目标层,体现了图像低级特征与高级语义之间的过渡.本文给出了一种基于先验知识的上下文驱动的目标理解算法,实现了图像语义的提取.作为一个应用实例,本文给出了以上方法在基于内容的图像检索技术中的具体应用.     

基于用户多媒体数据管理模型的个性化图像检索

 为了提高基于内容的图像检索系统的性能和减少图像底层视觉特征和高层语义特征之间的鸿沟,本文提出了用户多媒体数据管理模型.包括用户语义模型、用户兴趣模型和用户意图模型.实验证明用户多媒体数据管理模型可成功为用户提供个性化图像检索和个性化推荐服务.     

基于形变模型的图像分割技术综述

基于形变模型的图像分割技术是近年来兴起的一种新型图像分割方法,已有相当广泛的研究。该技术为如何有效地从图像中分割出不规则对象及自然对象指出了一条佳径。该文简要介绍基于形变模型图像分割技术的基本原理和发展历程。按技术发展的线索介绍各种典型的形变模型表示形式,提出各种表示形式的优缺点,分析基于形变模型的图像分割的各种技术所存在的缺点,并建议了可能的研究方向。     

对象模型、关系模型与对象关系映射技术

在软件开发过程中,对象数据和关系数据的不匹配给开发工作带来了种种负面效果,对象关系映射技术的出现很好地解决了这个难题,它使得开发人员能够使用面对对象的思维来操纵关系型数据库,从而大大提高软件开发效率。     

基于语义Web服务的电子政务模型研究

提出一种基于语义Web服务并结合智能Agent关键技术的电子政务模型.该模型允许政府部门采用不同的平台和语言开发自己的语义Web服务,所有的服务使用标准的协议规范进行集成和交互,解决了电子政务缺乏智能和语义互操作两大难题.     

基于P2P环境的语义Web服务发现模型

随着Web服务研究的逐步深入，其重要性已逐渐被人们所认识。目前，Web服务所采用的UDDI注册模型是一种集中式架构，面临系统瓶颈、单节点故障、查找效率低以及受注册在UDDI上的网络结点规模的限制等诸多方面的影响和制约。另外。Web服务标准中对Web服务的描述仅仅只是语法层次上．并未提供对语义描述的支持，这在很大程度上影响了Web服务发现的效率及准确性。为此．文章提出了一种基于P2P环境下的语义Web服务发现模型。     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像数据库检索技术是当今的一个研究热点.本文介绍了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术,并列举了几种较为先进的图像检索系统.最后探讨了当前研究中存在的问题以及今后的研究方向.     

Web挖掘的敏感信息过滤模型

论文分析了敏感信息过滤的重要性和常见的信息过滤手段,提出了一种基于Web挖掘的敏感信息过滤模型。该模型的主要思想是:采用Web挖掘技术对页面文字与图像内容以及用户访问行为特征进行分析,采用在线与离线分析相结合、并行处理等技术建立综合过滤体系,为建设文明、健康的网络环境提供技术保障。     

一种基于YOLOv3的水下声呐图像目标检测方法

将目标检测框架应用于水下声呐图像处理是近期的高热度话题,现有水下声呐目标检测方法多基于声呐图像的纹理特征识别不同物体,难以解决声呐图像中由于形状畸变造成的几何特征不稳定问题。为此,该文提出一种基于YOLOv3的水下物体检测模型YOLOv3F,该模型将从声呐图像中提取的纹理特征和从深度图中提取的空间几何特征相融合,利用深度图中相对稳定的空间几何特征弥补纹理特征表述能力的不足,再将融合后的特征用于目标检测。实验结果表明,所提改进模型的检测性能相较于3个基线模型在识别精度方面具有明显提升;在对单个类别的物体进行检测的情况下,与YOLOv3相比,改进模型也表现出了更出色的检测效果。     

基于语义分组向量空间模型的Web新闻检索算法

针对Web新闻信息结构和内容特征,在分析了传统的向量空间模型存在不足的基础上,提出了根据特征词进行语义分组的向量空间模型.该模型将一篇新闻报道中的特征词从语义上划分为相对独立的4个组:时间、地点、人物和事件,进而形成了4个向量空间,并对每个向量空间进行特征项权值和相似度的计算.理论分析和实验结果表明,改进后的模型更适应...     

基于Agent-Aglet的Web信息检索方法

本文以Agent-Aglet平台为基础,运用Java语言设计了SearchAglet并成功应用于Web的网络信息检索中,智能化地将信息检索技术与知识学习技术有机结合,提出了新的Web信息检索方法,并验证了其可行性和有效性.     

基于本体的语义Web服务注册平台研究

提出了一种基于本体的语义Web服务注册模型,结合Jena实现语义Web服务的语义查询和推理.应用元模型互操作框架(MFI)中的本体注册元模型标准,以实现与其他注册模型的语义互操作,并给出了一个基于该模型的语义Web服务注册平台.     

基于红外目标提取的夜视图像融合实时系统研究

研究的图像融合技术是以微光图像作为背景,红外图像作为目标,两光路图像经过合光棱镜进行光学投影融合的实时融合技术。为了具备良好的融合效果,红外图像经过预处理后,用改进的Otsu算法进行图像分割来实现目标提取,提取后的红外目标经过改进的伪彩色变换方法进行处理后在OLED上显示。融合后的系统实时性好,既可以得到微光细节丰富、较接近可见光视觉感受的背景,也可得到对比度明显的红外伪彩色目标,对于战场上的士兵观察环境和快速寻找目标有很大的帮助。     

基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法

 传统的视觉词典法(Bag of Visual Words,BoVW)具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题,且当目标区域所包含的信息不能正确或不足以表达用户检索意图时就得不到理想的检索结果.针对这些问题,本文提出了基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法.首先,该方法采用精确欧氏位置敏感哈希(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing,E²LSH)对局部特征点进行聚类,生成一组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,利用查询目标及其周围的视觉单元构造包含上下文语义信息的目标模型;最后,引入K-L散度(Kullback-Leibler divergence)进行相似性度量完成目标检索.实验结果表明,新方法较好地提高了目标对象的可区分性,有效地提高了检索性能.     

Semantics in Image and Video Retrieval Systems

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＷｉｔｈｔｈｅｇｒｏｗｔｈｏｆｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ,ｔｈｅｑｕａｎｔｉｔｙｏｆｄｉｇｉｔａｌｄｏｃｕｍｅｎｔｓ,ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓａｎｄｖｉｄｅｏｓ,ｉｓａｌｗａｙｓｌａｒｇｅｒ.Ｉｍａｇｅｓａｎｄｖｉｄｅｏｓａｒｅｂｅ ｉｎｇｇｅｎｅｒａｔｅｄａｔａｎｅｖｅｒ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｒａｔｅｂｙｓｏｕｒｃｅｓｓｕｃｈａｓｓａｔｅｌｌｉｔｅｓ,ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｎｇ ,ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｅｘｐｅｒｉ ｍｅｎｔｓ,ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｉｎｇ…