基于内容的图像检索技术探索

基于内容的图像检索(CBIR)是目前国内外的一个研究热点,文章介绍了基于内容图像检索的关键技术、系统体系结构等核心内容,论述了图像检索涉及到的图像特征提取和相似性度量等技术,并就各种特征提取方法进行综合分析、比较。最后指出了目前CBIR的研究现状、存在问题及发展方向。     

基于内容的图像检索关键技术的改进策略

随着随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展,基于内容的图像检索（CBIR）技术成为一个研究热点。文中介绍了CBIR的系统构成和关键技术,对CBIR的各种特征提取方法进行了综合分析、比较,指出了目前研究存在的问题,提出了改进和提高CBIR性能的方法,指明了今后的研究方向。     

基于分块主色法的图像检索算法研究

基于内容的图像检索CBIR(Content Based Image Retrieval)是当前多媒体检索的热点。本文提出了一种基于图像的分块主颜色的图像检索算法,论述了系统的结构、颜色特征提取方法及其相似匹配方法,并给出部分实验结果。从实验结果来看,文中提出的把图像分块再提取各分块的主色的方法,使得该系统获得了良好的检索效果。     

结合改进CNN和双线性模型的CBIR方法

针对现有基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval,CBIR）方法中图像特征维度较大等问题,提出一种结合改进卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和双线性模型的CBIR方法。采用一种低维度池化方法代替传统CNN中的池化过程,以此降低图像特征映射的维度。基于双线性模型的思想,使用两个特征提取器进行特征提取,并在每个图像位置上对两个特征进行内积,以形成最终的图像描述符。通过计算图像间的曼哈顿距离度量来评估相似性,获得相关图像及其排序。实验结果表明,该方法能够准确检索出相关图像,并具有较低的检索时间和内存消耗。     

采用形态学边界特征的医学图像检索

特征提取是基于内容的图像检索(CBIR)中的关键步骤,如何有效提取反映高层语义的图像特征对于医学图像的检索至关重要.提出一种基于边界形状特征的医学图像检索方法.该方法首先通过多尺度形态学方法检测图像边界点,然后对边界图像进行形状特征提取,构建边界的形状密度直方图,最后通过相似性匹配实现医学图像检索.实验结果证明了所提取的边界形状特征在医学图像检索中的有效性,通过对比实验给出了结果分析和进一步的研究思路.     

几种基于内容的图像检索的方法

基于内容的图像检索（CBIR）技术依赖于对图像特征（例如颜色直方图、纹理、草图、形状等）的提取，相对于传统的基于文本的图像检索方式，这种方式提高了检索效率和检索的准确率。文中主要介绍了基于颜色和基于纹理特征这两种特征提取方法。这两种方法既能够反映全局特征，又能够兼顾所感兴趣区域的局部特征，是基于内容的图像检索的两种非常有效的方法。     

基于主色选择的CBIR检索

基于内容和图像检索（CBIR）是多媒体检索研究的前沿课题，利用颜色特征作为索引进行图像检索是最重要的战术，在提取图像主要颜色特征的基础上，进一步提取了相应的主色空间分布信息-主色矩特征，作为图像库的索引，在改进加权二次型相似性度量方法的基础上，提出了相应的主色多特征相似性度量方法，由于用户对图像中不同的主色具有不同的检索要求，提出了主色调选择的用户模型，用于更精确的图像检索，实现了WWW发布方式的CBIR原型系统，实验结果表明加入主色选择使得图像检索的效果更好。     

利用脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法

为提高基于内容的图像检索系统(CBIR)中纹理特征提取的有效性,进一步提升CBIR系统的整体性能。提出了一种基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)是新一代的人工神经网络,在数据处理上具有很多优势。特征提取时具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,以及很好的抗噪性,而这一点非常适合于图像检索系统。利用PCNN及简化模型ICM得到对应于不同灰度值的二值图像序列,计算序列中每幅图像的熵序列,其一维的特征矢量作为纹理特征。采用Eu-clidean距离进行相似度计算,建立了一套基于示例查询图像的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比,该方法不仅对噪声具有较强的鲁棒性,同时能降低特征向量维数,具有尺度、平移和旋转不变性,而且能取得更高的检索率。     

基于重量化与多特征描述的彩色图像检索

特征提取是基于内容图像检索(CBIR,Content-BasedImageRetrieval)系统实现的关键技术之一,同时更加准确有效的图像检索需要结合图像的各类特征。论文提出在重新量化彩色图像的基础上提取多类特征进行检索。首先给出颜色空间的选择和重量化方案;其次对重量化结果进行分析以确定多类特征;然后提出图像特征间的相似度计算公式;最后对检索过程进行仿真实验。     

基于内容的图像检索关键技术研究

近年来,随着多媒体技术和网络技术的高速发展,基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技术成为一个研究热点。文中给出了CBIR的基本框架结构和基本原理,对CBIR的各种特征提取方法进行了综合分析、比较,并提出了一些提高CBIR性能的一些方法,最后指出了目前研究存在的问题和今后的研究方向。     

基于神经网络的范例推理

目前对于基于范例推理的研究越来越受到人们的重视。本文探讨用神经网络来实现范例推理系统,用此方法建造一个高效的范例推理系统,并给出了一些算法。     

基于神经网络的范例推理

目前对于基于范例推理的研究越来越受到人们的重视.本文探讨用神经网络来实现范例推理系统,用此方法建造一个高效的范例推理系统,并给出了一些算法.     

基于范例推理的合同网模型

合同网是一类重要的基于竞争机制的协同问题求解模型，它一般不对竞争者范围进行限制，采用广播方式发布任务，消费了大量通讯负载，因此不能保证高的工作效率．为了减少Agent之间的通讯负载和协商时间，提高工作效率，本文在合同网模型中引入范例推理，使用范例推理来确定合适的投标竞争者，缩小问题竞争者范围；同时本文在范例中加入了时间因子和遗忘系数等参数，以及一类特殊的范例，有助于改善合同网协作过程，使得系统具有较好的灵活性和适应性．     

基于PSO-SVM的电机故障检测

传统智能故障检测模型中算法初始参数复杂,选取难度较大,缺乏自学习、自组织能力、泛化能力弱,极易陷入局部极小值、算法单一等缺点.组合应用智能检测算法可整合不同算法优势,避免单一算法缺点,为此,文中提出支持向量机算法与改进粒子群算法相结合的电机故障检测模型:以电机故障特征频率特征数据为基础,首先使用改进全局求解性能的粒子群算法求解影响支持向量机分类检测性能的最佳参数,然后把最佳参数应用于的擅长模式识别的支持向量机算法,进行样本数据的训练,构建故障检测模型;最后,使用故障检测模型对电机的状态进行预测.实验结果表明,采用该方法进行故障检测的准确率,比传统的神经网络方法提高17%,比纯支持向量机算法提高3.33%.     

基于位置服务的工作流任务分配方法

在工作流管理系统中,任务分配控制策略对系统的性能影响较大.为了缩短任务执行时间,提高流程运行效率,提升工作的客户满意度,本文在前人研究成果的基础之上,综合考虑任务参与者的工作负载、任务类型等因素,提出了一种基于位置服务的工作流任务分配方法,较好的解决了流程中任务分配的问题,保证任务被尽早、尽快、高质量地完成.     

基于XML的角色访问控制(RBAC)

一个设计合理的企业信息平台,提供安全,调整的网上办公环境,企业员工按其权限,各司其职,协同合作,共同提高企业运行效率,在网络环境下,如果对每个员工,安全管理员都进行权限设置,将是费时费力的工作,且易于出错,基于角色的访问控制（RBAC）为解决这一问题提供了一条有效的途径。XML作为一种新兴的标识语言,由于其层次性表示数据,显示方式与内容分离等特点,在Web上得到越来越广泛的应用,利用XML作为访问控制的表达形式,使得系统具有良好的灵活性和可操作性。     

RBAC在基于Web管理信息系统中的应用

基于角色访问控制(RBAC)是一种方便安全和高效的访问控制机制。首先分析了基于角色的访问控制模型的特点,提出了一种符合企业管理结构的系统访问控制管理方式。     

基于PHP技术的网络办公自动化系统

PHP技术是开发动态Web应用程序的有效工具.论文首先分析了传统Web开发技术的缺陷,然后详细介绍了PHP技术的特点、工作原理及实现方法.在此基础上,给出了应用PHP技术实现B/S模式的网络办公自动化系统的实例.通过实际应用,采用PHP技术实现的办公自动化系统具有模块独立性强、良好的移植性、使用简捷等优点,对研制同类项目具有一定的参考价值.     

基于PHP技术的网络办公自动化系统

PHP技术是开发动态Web应用程序的有效工具。论文首先分析了传统Web开发技术的缺陷,然后详细介绍了PHP技术的特点、工作原理及实现方法。在此基础上,给出了应用PHP技术实现B/S模式的网络办公自动化系统的实例。通过实际应用,采用PHP技术实现的办公自动化系统具有模块独立性强、良好的移植性、使用简捷等优点,对研制同类项目具有一定的参考价值。     

基于预计算核函数的PBF流体模拟

为加速基于物理模型的流体模拟过程,提升PBF模型解算的实时性,引入一种预计算核函数方法。方法在模型初始化阶段构造并存储函数值表,在解算过程中,通过直接查表得到近似的核函数值及梯度函数值,避免了复杂的高次运算,在误差允许范围内,模型解算速度提升显著。此外还提出了一种PBF框架下的多相流模拟方法,能够模拟密度差别较大的两种不相溶流体之间的交互过程。为图形学中基于物理的多相流场景的模拟提供了一种稳定且高效的解决方案。