图像内容检索中的相似性度量和相关反馈

在颜色RGB三维空间中，结合空间解析几何，以分块直方图图像检索为基础，提出了特征向量的球域相似性度量算法，同时还时相关反馈进行了深入研究，改进了区域权重自动调整的相关反馈。最后，通过时检索结果进行验证，本文所叙述的方法有良好的检索效果。     

图像检索中的相似性度量方法

相似性度量方法是基于内容的图像检索（CBIR）系统研究的一个重要方面．本文对心理学中相似性的分类以及人类相似性判别的基本模型进行了说明。对图像在视觉特征以及语义特征上的相似性度量方式及研究的现状做了较为详尽的综述,并进行了比较说明。     

基于相似性度量方法的图像检索

图像检索的目的是找出检索对象集中的所有与指定样本图像相似的图像.基于内容的图像检索近年来得到了广泛的研究,人们已经提出了许多基于特征的图像检索算法,在以往的算法中表达图像特征的相似度通常采用距离法,但是这种距离法存在很多不足之处.为了克服这些不足,介绍了一种特征矩阵的构造方法并利用特征矩阵来计算图像的相似度,以此来进行图像检索.     

基于直觉模糊集的图像相似性度量

提出一种基于HSV颜色直方图的图像直觉模糊模型.在该模型下图像可看作是一个直觉模糊集合(IFS),图像之间的相似程度可通过计算直觉模糊集合之间距离来度量.实验数据表明:在HSV颜色空间下基于直觉模糊集的相似性度量能够有效用于图像数据库的查询,并且比普通基于模糊集的相似性度量和直方图距离在查询正确率方面提高5%～10%.     

医学图像数据库中基于图像内容查询的研究

本文讨论了医学图像数据库中的基于图像内容的查询,包括它的起源、构成、分类、判别标准及索引技术问题,并做了总结和展望。     

面向相似性查询的时间序列距离度量方法述评

从一元时间序列和多元时间序列两个方面对当前提出的主要时间序列距离度量方法进行了述评.深入分析了各种算法的原理和特点,比较了算法对时间序列形变的支持情况以及时间复杂度.从客观上讲,各种算法之间并不具有绝对的优劣关系,每种算法的原理和特点各异,适用的问题领域也不一样.对于工程应用中选择时间序列距离度量方法具有指导意义,同时对于设计新的距离度量方法也具有参考价值.     

利用二部图匹配进行图像相似性度量

基于内容图像检索是多媒体信息检索领域研究的热点，而现有的算法和系统离成熟的应用还相距甚远，其检索效率和准确性都相当低。提高基于内容图像检索性能的关键在于实现对图像的对象级访问，但是已有的很多的基于区域的图像检索算法和系统都没有考虑多区域的匹配问题，因而不具有一般性、实用性。文中提出一种基于二部图最大权匹配的图像相似性度量算法，该算法建立在图像分割的基础上，由于它能有效地解决多区域图像相似性度量问题，并能有效地避免由于分割不准确带来的影响，因此能极大地提高检索的相关性和准确性。     

搜索引擎中基于内容的图像重排序

针对基于文本的图像搜索结果的排序不能很好满足用户查询期望的问题,提出两种基于内容的图像搜索结果重排序方法:基于相似性积分的重排序算法(SI算法)和基于Dijkstra算法的重排序算法(D算法)。这两种方法把图像作为节点,利用图像的颜色和形状特征计算图像间的相似性,并将相似性作为边的权重构建相似性图,SI算法根据每个节点图像相似性积分的大小来进行排序,D算法则利用Dijkstra算法从指定图像开始对所有图像节点进行遍历排序。实验结果表明,两种方法都能很好地改善图像搜索排序结果,其中SI算法适合使用在初始查准率在0.5~0.9的情况;而D算法不要求初始查准率,但对图像间相似性值的精确度要求高,可以用于用户指定一张查询相关图像的重排序。     

外存中高效的字符串相似性查询处理

字符串相似性查询是众多应用的基础操作,如数据清洁、拼写校验、生物信息学和信息集成等.随着数据的爆炸性增长,大规模字符串数据日益普遍,现代的信息系统中也广泛使用字符串作为数据的表达形式.现有支持字符串相似性查询的方法大多是基于q-gram的内存倒排索引,在处理大规模字符串集合会消耗无法忍受的内存容量,甚至在数据量过大时造成内存容量不足而无法支持查询处理.现有的外存倒排索引Behm-Index在查询的过滤阶段只支持少数过滤器,不能有效地减少查询I/O代价.提出了LPA-Index：一种支持长度过滤器和位置过滤器的外存倒排索引,并通过选择查询时使用的倒排表来有效地降低查询I/O代价.实验结果表明,与现有性能最好的外存索引Behm-Index相比,LPA-Index能够大幅降低查询的I/O代价,获得了更短的查询响应时间.     

颜色直方图与相似性度量的自然图像分类研究

主要研究一种面向自然图像的基于颜色特征的分类方法。通过介绍基于颜色特征的不同图像分类技术,分析基于颜色直方图与相似性度量的自然图像分类的可行性,并给出基于HSV颜色模型下的直方图相似性度量的计算方法,最终在包含628幅自然图像的图像库上进行实验。     

一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法

视觉词典方法（Bag of visual words,BoVW）是当前图像检索领域的主流方法,然而,传统的视觉词典方法存在计算量大、词典区分性不强以及抗干扰能力差等问题,难以适应大数据环境.针对这些问题,本文提出了一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法.首先,利用基于密度的聚类方法对SIFT特征进行聚类生成视觉词典,提高视觉词典的生成效率和质量;然后,通过卡方模型分析视觉单词与图像目标的相关性,去除不包含目标信息的视觉单词,增强视觉词典的分辨能力;最后,采用基于图结构的查询扩展方法对初始检索结果进行重排序.在Oxford5K和Paris6K图像集上的实验结果表明,新方法在一定程度上提高了视觉词典的质量和语义分辨能力,性能优于当前主流方法.     

基于音码相似度的拼音模糊查询算法

论述了拼音模糊检索技术在信息管理和网络信息搜索系统中的必要性,描述了基于音码相似度的语言模糊查询算法及实现同音字和近音字检索算法,在中文信息检索中有很好的应用价值。并结合实例,在获得同音字数据库基础上,提出了基于音码相似度阈值的模糊查询算法,给出了通过拼音数据库实现中文全拼和首字母简拼检索数据库字段的实现方案,从查全率和查准率两个方面对算法的检索效果进行了评价,同时分析了音码相似度阈值对查全率和查准率的影响。     

基于网页查询结果的广告查询扩展研究

在计算广告学中,为用户查询返回相关的广告一直是研究的热点。然而用户的查询一般比较简短,广告的表示也局限在简短的创意和一些竞价词上,返回符合用户查询意图的广告十分困难。为了解决这个问题,该文提出利用多特征融合的方法进行广告查询扩展,先将查询输入到搜索引擎中,获得Top-k网页查询结果,将它们作为获取扩展词的外部资源,由于采用一般的特征选取方法获取扩展词采用的特征比较单一,缺乏语义信息,容易产生主题漂移现象,该文通过计算扩展词和查询词在网页查询结果中的共现度,并融合传统的TF特征和词性信息,获得与原始查询语义相关的扩展词。在真实的广告语料上的实验结果显示,基于多特征融合的选择广告扩展词的方法能有效地提高返回广告的相关性。     

面向关联关系数据的分布式相似性查询方法

带有关联关系的数据在社网平台、电子商务平台、科学数据库等环境中普遍存在,对其进行相似性查询是在各种应用中常见的操作。随着社网、电子商务、云计算等技术的发展和普及,具有关联关系的数据飞速增长,对这种类型的数据进行相似性查询成为数据库领域的一个研究热点。在此应用背景下,提出了一种基于决策树的面向关联关系型数据的分布式相似性查询方法。该方法依据属性的重要度计算相似性,计算过程中达到一定的准确度时可以结束计算,从而在保证准确性的情况下减少了计算量。同时提出了两种分布式环境下面向大数据量的决策树计算方法,该方法具有较少的通信代价,并且有概率理论保证其准确度。最后通过大量的实验证明了方法的有效性。     

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

文章提出一种优化查询方法,该方法将本体概念语义相似度和词法之间的关系相结合。先利用语法特征对用户输入的关键字进行扩展,然后通过分析语义相似度的强弱对扩展的结果进行收敛,以这种方式来提高用户输入的关键字和本体映射的准确性和完整率。传统搜索引擎不能很好地理解用户的意图的缺陷通过此方法可以得到有效解决。同时文章针对方法实现了优化查询系统,结果显示,搜索的准确率得到有效提升。     

基于二分频率变换的序列相似性查询处理技术

作为基因功能预测的主要手段,序列相似性查询技术是生物信息学领域的研究热点.基因序列和结构的相似性往往决定了基因功能的相似性,因此可以通过基因序列的相似性查找来预测新基因的功能.分析了MRS索引中频率变化和小波变换等相关技术,讨论了它们的缺点和不足,提出了一种基于二分频率变换2-PFT的序列似性查询处理技术.首先,设计了二分频率变换和相应的距离函数,使得系统较之频率变换和小波变换具有更高的过滤能力,极大地提高了系统的性能;其次,解决了处理任意长度查询的问题.理论证明和实验结果均表明,2-PFT系统的性能远远优于MRS系统.     

基于边缘的结构相似度模糊图像质量评价

结构相似性理论是一种关于图像质量评价的新思想,它很好地模拟了人眼视觉特性的整体功能。本文首先介绍了传统图像质量评价方法的不足,分析了基于视觉特性的结构相似度理论。作为结构相似性理论的一个实现,结构相似度模型(SSIM)简单且评价性能优于峰值信噪比(PSNR)或均方误差(MSE),但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像。基于此,在SSIM基础上,本文提出了一种新颖的、基于边缘的图像质量评价模型(ESSIM)。该模型充分考虑了图像的边缘信息和人类视觉系统的关系。实验结果表明,ESSIM是一种有效的图像质量评价方法,尤其在对模糊图像的质量评价上优于结构相似度的评价方法SSIM。     

可视化查询语言CQL的实现

为使得许多非计算机专业的用户,尤其是未接受过数据库编程语言训练的用户,能够独立操纵一个数据库系统,有效地解决工作、生活中的问题,我们研究并提供了一种空间数据库可视化查询语言CQL。借助该语言,用户可以直观、方便地操纵数据库系统或查询数据库信息。本文介绍了CQL语言的语素、语义、语法及语用的定义,同时给出了CQL编辑器、编译器和查询结果可视化的设计方法。     

一种针对查询调度的位置分析算法

随着无线通信网络和移动设备的普及,移动计算中的位置相关查询技术得到广泛应用。在此类应用中,查询者位置的移动会导致查询结果的过时。该文针对此问题,提出了一种新的位置分析算法,称为位置全局分析(GAL),对查询客户端的位置作基于位置相关数据的分析;分析结果可帮助决定查询在系统中的优先级,指导系统对查询的全局安排,从而提高查询的正确性与系统性能。     

基于参数重要度的多元时间序列相似性查询

针对多元时间序列的相似性查询问题,给出参数重要度的定义,提出一种基于参数重要度的候选集查询方法。通过对多元时间序列的SVD分解,将奇异值向量和特征矩阵作为多元序列的特征,基于线性空间中的坐标变换原理构造2个多元时间序列的相似性度量模型,实现在候选集上的精确匹配并获得最终的结果集。对飞行数据的相似性查询实验验证了该方法的有效性。