一种基于Hadoop的海量图片检索策略

针对电商平台海量图片的检索出现的性能瓶颈问题,本文提出一种基于Hadoop的海量图片检索策略,通过Sequence实现对小图片合并,并在合并过程中设定单个Sequence File的偏移量,解析索引快速定位存储图片Block的DataNode和Fileld,解决海量图片数据扩容和快速检索的问题。     

图像搜索引擎检索模式分析与研究

文中研究如何从HTML文档中提取图片相关信息,保证高效和准确的实现图片检索。在对图像搜索引擎检索模式分析的基础上,提出了若干关键技术,设计并实现了一个基于文本的Web图片搜索引擎,给出了系统的总体结构图．并对获取网页、提取信息、图片抓取、建立索引和提供查询进行了详细的描述,分析了图像搜索引擎的检索模式。     

一种生物医学流程图搜索引擎的设计与实现

随着网络上各种图片的快速增加,如何快速检索到需要的图片,是当前广大研究者所关注的一个热点问题.本文介绍了一种生物医学流程图的检索系统,该搜索引擎可以实现图片的快速检索.     

基于文本的图片检索系统研究

现在的时代是互联网的时代,随着网络资源的日益丰富,WEB上的图片资源也越来越丰富,图片内容也越来越精彩,吸引了大量网民对于图片的检索。图片检索技术中最常用的方法是基于文本的图片检索,是人们检索图片的主要手段,而基于文本的图片检索技术最核心的技术是图片相关文本的提取,图片相关文本提取技术会给图片检索的查全率和查准率带来最直接的影响。如何提高图片的检索率,是当代互联网基于文本的图片检索技术亟待解决的问题。     

基于VB的看图软件的制作

使用浏览图片软件可以方便快捷地浏览、查找图片。图片浏览软件有很多,Visual Basic为应用程序的使用提供了丰富的图形图像功能。在实际编程过程中,要实现如ACDSee等图形工具软件的打开和图片浏览功能,即能够方便地切换驱动器和文件夹在机器上浏览打开图片。通过使用Visual Basic应用程序能够响应鼠标按钮及与SHIFT、CTRL或ALT键的各种组合事件的功能,可以很方便地实现图像的浏览打开功能。     

基于文本的图片搜索引擎的研究

当前图片应用及其搜索技术越来越成熟,图片检索系统也随之得到了广泛的应用。文中基于上述背景首先对图片信息的技术、文本图片检索系统进行了探讨,接着对文本的图片搜索引擎系统的评价完成了简要概述,最后对组成系统架构以及系统应用测试进行了阐述,这一研究对信息检索技术具有一定的参考价值。     

雷达多媒体数据库的实现设想——静态图片的特点及分析

本文首先讨论了关系数据库在图片查询方面的不足，然后分析说明了静态图片的特点和相似性匹配算法。为雷达多媒体数据库静态图片查询的实现提供了参考。     

基于安卓平台的手机图片浏览器的设计

设计并实现的基于安卓平台的手机图片浏览器能够成功地将图片分文件夹浏览以及能下载到某款手机上,而且图片浏览器操作界面美观、友好,便于操作。同时,该图片浏览器能够获取SD卡上的图片的缩略图,并提供上下滑动的缩略图列表,点击某一图片可查看图片放大、缩小的效果等基本功能,从而增强用户体验和易用性。     

基于LabVIEW的截图保存系统设计

本文以图形化编程软件LabVIEW为操作平台,设计了一个具备截图保存功能的系统。通过使用该系统,可以在前面板上打开自定义路径存储的任何一幅图片,并对该图片的局部以任意位置为基础进行任意大小的截取,然后将所截图片保存在个性化设置的路径里。该系统可以应用于工业、教学以及日常生活中。     

一种实现LED显示屏显示信息的方法

介绍了LED显示屏显示信息生成的一般实现方法,分析了常用的显示图片拷屏法的局限性,即存在图片拷屏失误的情况,并给出该方法下避免失误的对策。从分析问题出现的原因入手,提出一种有别于拷屏法的图片幕后生成方法,包括文字、图标信息幕后植入另一图片的方法,因为该方法选取的源画布句柄指向源画布图像本身,从而在文字、图标信息转化为播放图片时排除了其他窗体的干扰。最后给出位图转化为LED显示数据的一般方法。     

基于Matlab的图像自动标注

图像自动标注在检索大量数字图像时起到关键作用,它能将图像的视觉特征转化为图像的标注字信息,为用户的使用及检索带来极大的方便。研究了图像自动语义标注方法,设计并实现了基于Matlab图像自动标注系统,能够提取图像颜色特征和纹理特征,与已标注图像进行相似性度量并标注出图像语义关键词     

图像检索研究综述及系统实现

利用文献可视化分析工具对图像检索研究现状进行了综述，同时设计了一种基于位置敏感哈希算法的图像检索系统。通过位置敏感哈希算法将图像的特征向量映射到哈希桶中，从而有效地降低了计算复杂度并提高了图像检索的效率。实验结果表明，文中设计的方法在检索效率以及查全率-查准率两个测度上均获得了较好的性能。     

Improving visual relationship detection using linguistic and spatial cues

Detecting visual relationships in an image is important in an image understanding task. It enables higher image understanding tasks, that is, predicting the next scene and understanding what occurs in an image. A visual relationship comprises of a subject, a predicate, and an object, and is related to visual, language, and spatial cues. The predicate explains the relationship between the subject and object and can be categorized into different categories such as prepositions and verbs. A large visual gap exists although the visual relationship is included in the same predicate. This study improves upon a previous study (that uses language cues using two losses) and a spatial cue (that only includes individual information) by adding relative information on the subject and object of the extant study. The architectural limitation is demonstrated and is overcome to detect all zero‐shot visual relationships. A new problem is discovered, and an explanation of how it decreases performance is provided. The experiment is conducted on the VRD and VG datasets and a significant improvement over previous results is obtained.     

基于视觉与标注相关信息的图像聚类算法

算法首先按视觉相关程度对标注字进行打分,标注字的分值体现了语义一致图像的视觉连贯程度.利用图像语义类别固有的语言描述性,从图像标注中抽取具有明显视觉连贯性的标注字作为图像的语义类别,减少了数据库设计者繁琐的手工编目工作.按标注字信息对图像进行语义分类,提高了图像聚类的语义一致性.对4500幅Corel标注图像的聚类结果证实了算法的有效性.     

基于视皮层全局感知特征的顽健图像散列方法

提出了一种基于视皮层全局感知特征的感知散列方法,图像首先被低通滤波后缩放成预定尺寸,然后图像分割成依赖于密钥的重叠子图像块,每块根据人类视觉系统主视皮层的层次结构,抽取图像经视觉通道逐层处理后的方向轮廓响应,并与表面颜色信息联合形成视皮层的全局感知特征,这些特征包含了每个图像块的方向、颜色信息,使得相邻系数的关系在通常的图像处理下保持不变,利用这种不变性将所有图像块的特征信息量化、置乱后形成二值图像散列.实验表明提出的方法对JPEG压缩、图像滤波等内容保持操作具有较好的顽健性,同时具有检测恶意篡改的能力,不同图像之间具有很低的共谋概率.     

基于HPVEE的一体化射频仪器测试系统

采用Agilent公司强大的可视化编程软件HPVEE搭建射频仪器测试系统.通过加强系统集成、调试、结构化程序设计、文件记录以及数据输出,简化测试开发程序,提高测试设备的自动化程度.同时利用ActiveX控件自动实现HPVEE(HP Visual Engineering Environment)与数据库、电子表格以及文字处理软件之间的无缝链接.     

基于概念格的图像语义检索研究

概念格是一种有效的数据分析和知识提取的形式化工具,已广泛应用于机器学习、人工智能、软件工程、知识发现等领域.提出了一种新的基于概念格的图像语义检索方法,将概念格理论应用到图像检索中,利用形式概念分析发现图像中潜在的概念结构和概念间的相互关系.借助于语言变量描述图像语义特征并根据这些模糊语义值构建概念格,用基于概念格的方法进行图像语义检索,这种方法所给的结果与人类视知觉具有更好的一致性.     

一种改进的基于熵的图像检索算法

利用信息熵可以有效的将图像颜色直方图特征降低到一维,但以往的基于信息熵的图像检索算法却没有考虑熵的对称特性,因此极易造成误检现象。基于此,文中提出了相应的改进算法,消除由于熵的对称性对图像检索效果造成的影响。试验结果证明改进的方法在进行图像检索时具有更强的鲁棒性,大大提高了图像检索效率。     

一种新的图像检索方法

常规基于内容图像检索的方法是提取图像的颜色、纹理等物理特征,运用相似性度量准则从图像库中查询相似的图像。为了提高图像检索的正确率,这里提出改进的方法。具体方法是:提取图像的物理特征,并将特征作为支持向量机(SVM)的输入向量,对图像进行分类,然后利用分类结果,对检索图像进行相似性匹配,从同类图像中找出相似的图像。实验结果显示,该方法的检索结果优于常规方法。     

A personalized image retrieval based on visual perception

A new scheme named personalized image retrieval technique based on visual perception is proposed in this letter, whose motive is to narrow the semantic gap by directly perceiving user＇s visual information. It uses visual attention model to segment image regions and eye-tracking technique to record fixations. Visual perception is obtained by analyzing the fixations in regions to measure gaze interests. Integrating visual perception into attention model is to detect the Regions Of Interest （ROIs）, whose features are extracted and analyzed, then feedback interests to optimize the results and construct user profiles.