基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

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1、論文題目基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)學(xué)位類(lèi)別工程碩士學(xué)號(hào)201092231412作者姓名史秀香指導(dǎo)教師陳文宇教授萬(wàn)方數(shù)據(jù)分類(lèi)號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文基基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（題名和副題名）史秀香（作者姓名）指導(dǎo)教師陳文宇教授電子科技大學(xué)成都李滿江高工濰坊市陽(yáng)光數(shù)碼科技中心濰坊（姓名、職稱、單位名稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位類(lèi)別工程碩士工程領(lǐng)域名稱軟件工程提交論文日期2012.09論文答辯日期2012.11學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2012年12月答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類(lèi)法UDC》的類(lèi)號(hào)。萬(wàn)方數(shù)據(jù)2萬(wàn)方數(shù)據(jù)Designand

2、ImplementationofClassificationonContent-BasedImageRetrievalAThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SoftwareEngineeringAuthor:ShiXiuxiangAdvisor:ChenWenyuSchool:SchoolofComputerScienceandEngineering萬(wàn)方數(shù)據(jù)獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別

3、加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。作者簽名：日期：年月日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：導(dǎo)師簽名

4、：日期：年月日萬(wàn)方數(shù)據(jù)摘要摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和飛速發(fā)展，其所包含的圖像數(shù)量也急劇增加，這使得如何高效、快速地對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索和分類(lèi)成為了當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的圖像檢索分類(lèi)方法是以關(guān)鍵字為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類(lèi)。早期是采用人工為圖像標(biāo)注關(guān)鍵字，然后用檢索文本的方法來(lái)檢索圖像。這種方法的缺點(diǎn)是工作量太大，主觀性過(guò)強(qiáng)。隨著Web技術(shù)的不斷成熟，開(kāi)始通過(guò)爬蟲(chóng)獲取圖像的相關(guān)文本作為圖像語(yǔ)義進(jìn)行檢索分類(lèi)，但Web頁(yè)面的復(fù)雜性增加了提取網(wǎng)頁(yè)文本的難度，也降低了檢索分類(lèi)的準(zhǔn)確性。因此，基于內(nèi)容的圖像檢索分類(lèi)方法應(yīng)運(yùn)而生了?；趦?nèi)容的圖像檢索，是一種利用圖像的視覺(jué)特征（如顏色、紋理、形狀

5、等）進(jìn)行圖像檢索的技術(shù)。本文以基于內(nèi)容的圖像檢索為主，對(duì)檢索分類(lèi)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)特別是圖像特征提取方面做了細(xì)致的研究，提出了兩種新的基于內(nèi)容的圖像檢索分類(lèi)方法。第一種分類(lèi)方法是以“關(guān)鍵字+圖片主色調(diào)”為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)圖像進(jìn)行檢索分類(lèi)，這種分類(lèi)方法將基于文本和基于內(nèi)容的圖像檢索分類(lèi)技術(shù)相結(jié)合，既考慮了用戶對(duì)圖像的感受，又符合人眼的視覺(jué)感受；第二種分類(lèi)方法是根據(jù)用戶的個(gè)性化標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類(lèi)，即以圖搜圖，這種方法將基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)和用戶興趣模型相結(jié)合，從而為用戶提供了更有針對(duì)性的檢索分類(lèi)結(jié)果。最后，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于內(nèi)容的圖像檢索分類(lèi)系統(tǒng)，對(duì)本文提出的新的圖像分類(lèi)檢索方法進(jìn)行了

6、實(shí)驗(yàn)比較和性能分析。同時(shí)，也為今后進(jìn)一步的研究搭建了一個(gè)測(cè)試平臺(tái)。關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容，圖像，檢索，分類(lèi)方法I萬(wàn)方數(shù)據(jù)ABSTRACTABSTRACTWiththepopularizationanddevelopmentofInternet,thenumberofimagedatagrowsextremelyfast,andhowtoretrieveandclassifyimageefficientlyandquicklybecomesanimportantissueinthefieldofimage’sapplication.Thetraditionalimageret

7、rievalmethodregardskeywordsasthecriterionoftheclassification.Intheearlyperiod,imageswereoftenlabeledasaseriesofkeywordsmanually,andtheretrievethekeywordsoftheimageinsteadofretrievingtheimagedirectly.Theshortcomingsofthisapproacharethehugeworkloadandtoosubjectivelabeledkeywords.