Intranet搜索引擎设计与实现

随着企业内部网络应用的深入,Intranet内部的信息资源越来越庞大,怎样为这些数据信息构建索引是我们面If缶的主要任务,而全文检索的产生解决了这一问题。目前越来越多的中小企业采用Linux系统作为Web平台,并且利用检索系统来管理内部繁多的文本和HTML文件。文章对www搜索引擎的全文检索及其相关技术进行了分析和讨论,实现了一个基于Linux环境的Intranet搜索引擎LISE（Linux Intranet Search Engine）。LISE利用了基于词表的索引方法,为用户提供了更加准确的信息,能满足多种中小企业用户的需求。     

基于视频的现实人物运动创作

提出一种根据用户指定的人体运动和观察视角生成真实感视频的方法.首先采集演员进行少数基本运动时的多视角视频数据库,并使用无标记运动捕捉的方法获得任意时刻人体对应的骨骼和3D模型.其次,用户对人体骨架指定运动并设定视角,以此定义目标视频.实验结果验证了文中方法能够利用有限的数据库合成演员在用户指定运动和视角下的真实感视频.     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

一种具有平衡标签预测能力的在线哈希算法

针对传统离线哈希算法训练模型耗时、占用内存大和不易更新模型的问题,以及现实图像集的标签存在大量损失的现象,提出了一种能够平衡标签预测的在线哈希算法（BLPOH）。BLPOH通过标签预测模块生成预测标签,并融合残缺的真实标签,能够有效缓解因标签损失导致的模型性能下降。观察到标签存在分布不平衡现象,提出标签类别相似性平衡算法并应用于标签预测模块,提升标签预测的准确性。将旧数据的信息加入哈希函数的在线更新过程,提升模型对旧数据的兼容性。通过在两个广泛使用的数据集上进行实验,并和一些当前先进的算法进行对比,结果证实了BLPOH的优越性。     

CBR系统中一种实例相似度算法的改进

本文对CBR系统中实例相似度的算法进行了改进,在传统实例相似性算法的基础上加入实例属性缺失度因子和实例可复用性因子。因此在实例检索中考虑实例检索结果的精确度和实例的可复用度,进而使检索的精确度提高和修改难度降低,最终提高CBR系统的精确度和实用性。     

基于信息检索课的大学生信息检索行为调查研究

信息检索课程的系统化讲授,对于大学生优化信息检索行为,提高信息检索使用效率具有不容忽视的教学辅助作用。立足问卷调查形成的一系列相关数据,探讨大学生信息检索行为存在问题,最终在课程教学中提出优化大学生信息检索的对策：明确信息检索目的,提升实施效果;有效提升检索行为实施频率,增强综合质量;使得信息获取多元发展,优化成效凸显。     

强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法

针对原有强度传输方程法所恢复的相位精度不够精确的缺点,提出强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法. 利用强度传输方程求解出物体不同角度的初始相位,利用神经网络算法进行优化,根据不同角度的最终恢复相位结合乘法技术重构出三维体信息. 该算法具有精度高的特点,可以为三维成像技术的应用提供参考. 对于实验中的示例图像,该算法将强度传输方程得到的相位误差从21.40%降低为5.26%,重构三维物体与模拟真实物体的相关程度为显著相关.     

一种新颖的低层视觉特征到高层语义的映射方法*

通过在低层视觉特征上提取图像的局部颜色和纹理特征,再利用模糊神经网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和可靠检索.最后,为了提高检索效率,把相关反馈引进到图像检索系统中.实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率.     

基于微生物菌种资源库的图像智能检索系统研究*

在建设微生物菌种资源平台的基础上, 设计开发微生物菌种资源数据库管理系统,实现基于内容的Web图像智能检索系统.该检索系统采用B/S体系架构,可根据微生物菌种文本信息或图像的形状、纹理和颜色特征进行检索,有效提高了微生物菌种图像信息搜索的查准率、查全率和查找速度.