一种颜色相似度量化算法分析与实现

以RGB颜色空间为研究对象,将RGB模型的空间立方体结构切片进行分析,提出一种新的颜色类量化方法即RGB颜色空间模型的8顶点颜色类量化方法。实验表明,该算法不仅可避免复杂的颜色空间转换过程,而且符合人眼颜色视觉的相似性判断规律,可以得到较理想的颜色识别效果。     

一种基于颜色的图像表示及全局相似检索技术

基于内容的图像检索是当图像数据库领域中的一个研究热点,给出了一种描述图像视觉特征的图像表示方法,并据此计算图像之间的全局相似度,首先,通过对彩色空间的分析,提取图像中的颜色不变量,然后在频域内对这样的颜色信息进行分析,对频域分析的结果进行K-L变换,变换后的低维向量即为图像的颜色表示,在此基础上,也讲座他图像的相似度量以及相应的图像检索技术,并给出了实验结果和图像检索性能的评价。     

一种新的社会化相似度计算方法

基于社交网络的推荐算法引入社交网络信息到协同过滤算法中来, 使得用户朋友的偏好能够影响用户本身的偏好 。这些算法需要用到用户之间的相似度信息。目前有两个流行的基于共同评分项目集的相似度计算函数（VSS、PCC）。在很多情况下, 由于用户间没有共同评分项目集, 故无法计算他们之间的相似度。为了解决这个问题, 提出了一种基于矩阵分解的新的社会化相似度计算方法。在真实的包含社交网络的数据集上进行实验验证, 该方法的性能优于几个经典的基于社交网络的协同过滤算法, 而且能够解决新用户的冷启动问题。     

一种新的直觉模糊集相似度测量

直觉模糊集IFS是模糊集的进一步推广,比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性。已有的部分相似度测量方法,不满足相似度的公理化或有些存在反直觉的情形。通过对Boran和AKay提出的直觉模糊集的相似性度量的研究,提出了一种新的改进的相似度测量公式,证明了该公式的合理性,最后通过实例说明了该方法的有效性。     

一种新的本体相似度计算方法 *

针对目前本体映射过程中相似度计算存在的问题 ,提出了一种综合的相似度计算方法。首先判断不同本体之间是否存在相关性 ,若相关 ,则充分考虑各种相关因素 ,从语义和概念两个层面来进行比较 ;然后给出本体的综合相似度计算方法 ;最后采用两组测试数据对该方法进行实验 ,并与 GLUE系统的概率统计方法进行了实验对比。实验结果表明 ,该方法能够有效确保相似度计算的准确性。     

一种新的二维图像几何矩计算方法

本文提出了一种新的计算二维图像几何矩的方法，通过分离二维矩计算为两步一维矩计算，并结合幂指数运算查表技术，更加有效地计算图像二维几何矩。文章从理论上推导出本方法的时间复杂度，并进行了实验分析，证明是一种行之有效的方法。     

一种新的基于颜色特征的图像检索方法

提出一种新的基于颜色特征的彩色图像检索算法.该方法首先利用颜色的距离矩阵,对样本图像进行非监督的颜色量化,得到调色板,然后将待检索图像按最小距离映射到该调色板中,这样对于所有图像,就可以得到基于样本图像调色板信息的统一的颜色直方图.这种颜色量化算法精度高于有监督的量化,而速度又明显高于传统的无监督的颜色聚类.此外,结合颜色在图像中的散布情况,综合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像内容,保证图像内容描述的精确性.实验证明,利用该算法的检索效率较高,检索结果也能够较好的满足人的视觉感受.     

一种新的基于分块颜色和形状的图像检索方法

基于图像单一特征的检索方法只能反映图像的部分属性,应用范围受到限制。本文在分析图像颜色和形状特征的基础上,根据各自的特点,提出了一种新的基于分块颜色和形状的图像检索方法。首先,在图像分块的基础上提取颜色和特征点;其次,根据特征点提取图像的形状信息;最后,以颜色和形状作为综合特征,采用相应的匹配算法进行图像检索。实验证明该方法不仅准确度高,而且还可应用于基于对象或区域的图像查询中。     

一种新的基于区域的图像检索方法

论文提出了一种新的基于区域的图像检索方法。与传统的基于区域的检索方法相比,论文从组成目标对象的基本结构角度出发分割图像,利用少量色彩等级更易描述对象主要构成的特性提取一组能够描述对象基本组成的区域序列。采用这些区域列的面积作为图像特征,用于图像检索。实验表明,该算法简单但非常有效,而且对图像的旋转、尺度变化具有良好的鲁棒性。     

一种新的基于色彩的图像检索方法

在分析已有的基于色彩的图像检索方法存在问题的基础上 ,提出一种新的基于色彩的图像检索方法 .该方法对每个图像单独进行颜色量化 ,计算其颜色直方图并排序 ,根据颜色在图像中出现的频率和图像中各种颜色的对比强度确定图像之间的相似度 .使用的图像特征占用存储空间非常小 ,比较速度快 .测试了该方法识别图像和检索相似图像的能力 ,效果明显优于直方图距离方法     

可变参数的逐级离散相关法

本文提出了一种在图象处理和模式识别中非常有效的新方法--可变参数的逐级离散相关法.这种方法在快速的逐级运算基础上,对每级扩展增长率具有任意的可变性.它是对逐级离散相关法的拓广.在具体应用中,该方法体现出灵活多变、计算快速、有效等特点.此外,在相关窗的选取上采用近似高斯分布状的加权窗,对实际图象信号的处理起到了滤去噪声的作用.     

一种海量图像中低复杂度检索模型仿真

由于海量图像中的数量规模大,造成有相同图像检索特征的干扰图像过多,图像低层视觉特征和高层区分特征之间存在的差异度过小,传统的图像检索方法难以充分表达图像的可检索的差异化特征信息,造成图像检索方法鲁棒性不强,检索误差大.提出一种运用图像细微特征区分概念的低复杂度海量图像检索优化方法.针对检索图像的灰度差异,进行图像归一化处理,最大化减小海量图像相似特征对检索方向的消极影响,依据SIFT算法,通过寻求图像极值点的坐标、尺度空间及方向实现对图像细微特征的提取,根据图像颜色的直方图相交的相关理论,计算图像的特征相似度,实现检索图像与目标图像特征相似度匹配,完成对细微特征区分的海量图像检索.实验结果表明,利用改进算法进行细微特征区分的海量图像检索,能够提高检索精度.     

模式识别中的总体和分体维纳滤波

将统计模式识别和统计信号处理进行比较可以看出,对所用的一些统计工具而言,这两个领域的数据形式是相似的,因此信号处理的某些思想也可用于模式识别。文献1初步推导出总体维纳滤波的形式,该文进一步开展了分体维纳滤波。实验中,从原型模式由滤波后产生的位移了解其实际行为,并描绘了相应的总体和分体滤波特性曲线;实际识别效果符合预期估计,聚集度揭示其直接原因。     

数字图书馆信息检索技术

本文讨论了数字图书馆中文本、图像、音频、视频等媒体基于内容的信息检索技术 ,介绍了人工智能在数字图书馆信息检索中的应用 ,提出利用知识发现技术和智能信息推拉技术构造数字图书馆的智能信息检索系统 ,向用户提供主动的、个性化的信息服务。     

基于目标不变量的识别方法研究

一、引言不变量理论在80年代末引入计算机视觉领域,1991年召开了不变量在计算机视觉应用方面的国际研讨会。目前,对这一课题的研究引起了国内外学者的极大兴趣。视觉不变量理论的优点在于它对目标形状的描述不受目标物体的姿态、透视投影和摄像机内部参数的影响。同时它可以冗余地表示目标全局结构特征,当发生部分遮挡时,可以从剩余部分计算出表示全局的结构不变信息。     

基于对象的彩信图像检索系统的研究与实现

基于对象的彩信图像检索系统是继图像检索和彩信检索结合的新一代信息检索技术,介绍了目前热门的基于对象的图像检索系统的概念,以及应用到彩信检索领域的工作原理.在基于对象的图像检索基础上,加入了对图像中区域对象的识别过程,并将识别结果存入图像属性索引数据库,然后在检索过程中根据用户输入的对象查询请求,到数据库里进行检索,最终将检索结果返回给彩信用户.     

数字图书馆信息检索技术及其应用

从数字图书馆的发展现状展开研究,对数字图书馆与传统图书馆进行了比较,分析了信息检索概念和技术。介绍了CBR的特点,重点阐述了数字图书馆多媒体检索技术分类及各自特点,明确指出了数字图书馆建设的意义、应用中存在的问题,展望了数字图书馆的前景。     

图像识别技术在液压试验系统中的实现

利用VC++6.0,通过MFC方式实现图像处理和液位识别功能;同时介绍了图像处理的一些算法并提供了部分实现代码。     

基于数字图书馆检索技术的数掘挖掘研究

数字图书馆的研究与建设已成为国内外图书馆研究的重要课题。文中对数字图书馆概念、基本组成及作用进行了概述,并对数据挖掘特点及其常用技术做了分析,指出基于数字图书馆检索的数据挖掘及其实现方式。具体分析了数据挖掘在数字图书馆检索技术中的作用,并预测了数据挖掘技术在图书馆领域的应用前景。从而为此技术的研究和推广应用起到了积极的作用。     

一种基于颜色信息的图象检索方法

由于传统的基于颜色的图象检索都是基于颜色直方图的检索,其很难将颜色信息和其他信息结合起来,因此,降低了图象检索的准确度.为了提高图象检索的准确度,提出了一种基于颜色聚类表的图象检索方法,该方法首先定义颜色聚类表,并对图象进行颜色聚类;然后利用聚类后的颜色信息构造聚类表,并利用聚类表作为特征来对图象进行检索,同时给出颜色聚类表的获取方法;最后,利用该方法进行了仿真实验.实验结果表明,利用颜色聚类表,根据图象的聚类结果来实现检索,可以很方便地将颜色信息与其他信息结合起来.