图像搜索引擎的进步与应用现状分析

本文通过多方面的文献总结与大量的搜索试验,介绍了图像搜索引擎检索原理的发展进程。然后配以典型示例尤其是视觉搜索的应用作分析,评介各种检索原理的优劣,再进一步分析图像搜索引擎在专业领域的应用状况,以发掘图像搜索引擎的垂直应用领域与发展方向。     

智能搜索引擎中付费搜索技术研究

付费搜索是搜索引擎崭新的盈利模式。本文详细阐述了付费搜索的历史、原理、技术现状,从技术角度对付费搜索技术的原理以及搜索引擎广告的检索和匹配算法进行归纳与总结,最后指出了付费搜索技术存在的问题和未来发展方向。     

一种基于Harris与SIFT算子结合的商标搜索方法

针对基于SIFT算子的商标图像搜索方法提取特征点耗时过长的问题,提出了一种Harris和SIFT算子相结合的商标图像搜索方法,利用角点计算量小、用时少且特征点分布均匀的优点,能够反映图像内容的结构,具有较好的稳定性。实验结果表明,与基于SIFT和基于Harris特征的商标检索方法相比,该方法既保留了Harris方法提取特征点的高效性,也解决了SIFT方法对特征点提取时间过长的问题,具有实时性。     

自适应神经树在图片搜索中的应用研究

针对传统基于内容的图片搜索由于只使用到图像低层次特征信息而存在着匹配正确率较低的问题,提出一种基于自适应神经树来进行特征提取从而得到较高层次的图像特征信息的方法,用以提高相似图像检索准确率。通过为每张图像都构建一棵能表征其特征信息的神经树并对其使用霍夫曼编码,得到以向量方式表示的图像,从而使用向量间的比较来测算图像的相似程度。实验结果表明,该方法可以提高搜索的准确率。     

基于图像识别的服饰搜索技术研究

基于内容的图像信息检索是产品信息检索领域中重要的组成部分,对图像的内容进行准确快速的描述一直都是图像检索技术中研究的重点和难点.传统的图像特征提取方法,基本上是围绕图像的颜色、纹理、形状和空间关系来展开的.解决图像在尺度缩放、旋转、平移以及一定程度的仿射和光照变化时检索的问题.     

海量题库中的特定数据搜索系统的设计与实现

在挖掘海量数据集过程中,传统海量数据检索方法无法适应海量题库中数据的快速增加趋势,不能在有限时间内获取高质量的挖掘结果。因此,采用Elastic Search分布式架构技术,设计并实现了海量题库中的特定数据快速搜索系统。该系统由用户界面、数据库连接模块、数据抽取模块、索引塑造检索以及索引检索和数据搜索模块等构成。详细介绍了数据抽取模块、索引塑造模块以及索引检索模块的设计和实现过程,3个模块共同实现海量题库中的特定数据快速搜索任务。实验结果表明,该系统的搜索平均响应时间、系统资源消耗以及索引检索性能三方面的性能较高,能够满足用户快速检索特定数据的需求。     

图像识别技术在移动互联网中的应用

随着移动互联网的飞速发展,如何更好的利用它为用户带来更好的服务,成为了IT界关注的焦点.本文首先从信息传递的本质出发,分别从运营商和用户的角度探讨了图像识别技术与移动互联网结合的可能性;其次,明确提出图像过滤和图像搜索是图像识别技术在移动互联网中的核心应用;最后,详细介绍了图像过滤和图像搜索技术的技术现状和发展趋势,并...     

网络信息搜索技术的研究进展

搜索技术可以分为以分类目录为主的搜索引擎、以网页全文检索为主的搜索引擎和新兴的搜索技术。其中，对称搜索技术是当今搜索技术的代表，本文从对称搜索技术的优越性、对称性、对称搜索引擎的收录范围以及对称搜索技术在商业中的应用三个方面对其进行了介绍。Google是互联网信息搜索技术的代表，文章重点介绍了Google中的对称搜索技术以及Google进行高速搜索的关键一索引，从中可以了解到Coogle取胜的原因。     

移动视觉搜索技术研究与标准化进展

移动视觉搜索成为未来移动世界中有影响的基础技术之一。文章介绍了移动视觉搜索面临的技术挑战,探讨了包括紧凑视觉描述子、视觉检索流程、检索系统互操作性等关键技术。围绕紧凑视觉描述子概述了移动视觉搜索国际标准的工作进展,提出建设大规模视觉对象数据集的重要意义。     

孙剑：“必应”背后的图像搜索

人类对于绘画的理解已经从梵高式的线条绘画演变到了伦勃朗式的光影绘画，对于图像搜索技术而言，要完成如此大的跨越没那么容易。     

一种基于图像内容的图像评价方法

根据图像内容质量对图像进行区分处理,可以有效地提高图像搜索效率。该文提出一种图像评价方法,专注于改善不同质量图像对搜索效率的影响。该方法基于图像颜色丰富程度、局部特征丰富程度以及是否背景丰富、是否包含多个子图等信息进行综合质量评价处理。实验结果表明,该方法时间效率很高,可以和图像搜索系统有效结合,有效改善图像搜索系统的搜索召回率和准确率。     

图像通信领域案例的互联网检索

首先介绍了图像通信领域的发展趋势,同时分析了互联网检索在技术研发、专利预警和专利无效诉讼阶段的重要性;然后根据实际案例,使用包括谷歌学术和微软学术在内的两个检索工具进行检索演示;最后介绍中国专利查询系统的使用,帮助社会公众了解其关心的专利申请的审查过程。     

基于用户体验的移动搜索研究

借鉴消费者体验理论和互联网用户体验要素,归纳出移动搜索用户体验的四个要素：整体布局感官体验、功能性体验、界面信息体验和可用性体验。设计问卷调查用户在移动搜索整体布局、导航标识体系、检索功能和整体上的体验,通过数据分析,认为检索功能体系是影响移动搜索用户体验的最重要因素,并从整体布局、导航标识体系设计、检索功能三个方面对移动搜索运营商提出优化建议。     

一种分类搜索的快速相关跟踪新算法

基于对交通视频序列的运动矢量时空相关性的研究,提出了一种分类搜索的快速相关跟踪新算法.该算法提出了两种不同的搜索策略:三角形搜索策略和分层三步搜索策略,在跟踪过程中依据运动类型灵活使用,减少了搜索点数,具有基于图像内容搜索的特点.实验结果表明,此算法的跟踪精度优于三步搜索法,与菱形搜索法接近.平均跟踪时间比菱形搜索法降低了23%,比三步搜索法降低了24%.     

实时信息搜索技术的研究

随着信息技术的发展,网络的迅速普及,搜索引擎在网络用户的生活中扮演着越来越重要的角色,在网络时代,信息检索主要通过Internet搜索引擎进行.Internet提供了多种不同的信息发布和检索方式.讨论新型智能信息搜索技术,使用户成为搜索引擎的主导者,搜索引擎既可以按照既定的算法海量搜索,还可以根据用户输入来抓取信息,达到实时搜索功能,就如何智能分析用户输入,如何抓取网页,怎样获取网页源码,以及关键字的获取与过滤进行了描述与分析.     

一种新的Web搜索优化模型及其应用

随着Web上数据不断增加以及人们对查询质量的要求不断提高,传统的Web搜索技术已经很难满足高质量的检索任务.针对向量空间模型以及查询结果的精确率和查全率等方面进行了深入研究,并提出一种新的Web搜索优化模型和算法.仿真实验有效提高了Web搜索的质量和效率.     

基于色彩局域搜索的彩色目标快速跟踪方法

提出了一种基于色彩局域搜索的彩色目标快速跟踪方法。该色彩搜索法是利用目标特征色在目标跟踪点附近搜索目标，而无需对整幅图像地行搜索。其图像处理速度不受图像尺度的影响，因而实时跟踪速度大大提高。实验结果得出：该方法的跟踪速度可达到18．45frames／s，跟踪效率为73．8％。     

基于A-ELM的移动视觉搜索方法

计算机智能技术在图像领域已经得到广泛的应用.极限学习机(ELM)作为一种新兴技术,克服了其他传统智能技术所面临的一些问题,吸引了越来越多研究人员的关注.首先对ELM算法的性能进行了分析验证,并将其延伸到图像分类搜索上.在此基础上,提出了基本视觉搜索(BMVS)框架,将ELM运用到此框架服务器端,并进一步优化了ELM的分类性能.最后实验证明ELM在移动视觉搜索方面的可行性,并通过和支持向量机(SVM)的实验对比验证相关方法的高效性.     

Hough积累及其在搜索雷达中的应用

概述了Hough变换的原理及其在图像处理中的应用，示出其实现过程。在图像分析的基础上，讨论了将Hough变换用于搜索雷达长时间积累的问题。文中以典型的机械扫描雷达为例，对该算法进行了详细的仿真验证，给出了仿真结果，进行了简要的分析。最后总结了该算法的特点及其在搜索雷达中的应用。     

海空目标多尺度波峰最佳阈值自动搜索策略

针对海上低对比度低信噪比的条件下,能够精确快速搜索空域目标,提出了一种快速精确的海空目标多尺度波峰最佳阈值自动搜索策略:采用金字塔波门搜索和多尺度波峰阈值法,逐级减小搜索区域并对搜索域内图像进行分割,然后根据目标特征进行概率统计分析,确定最优目标,实现海空目标的自动搜索。实验结果表明,该算法在序列图像中的搜索定位平均误差为0.413像素并全部识别成功,较OTSU算法的2.61像素和最大熵阈值算法的3.1像素的误差,精确度大大提升。整幅图像搜索时间优于21.34 ms,满足海空目标自动搜索的精度和实时性的要求。