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《基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、中文圖書分類號：TP315密級：公開UDC：620學(xué)校代碼：10005工程碩士學(xué)位論文M.E.DISSERTATION論文題目：基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)論文作者：戴奇鈺領(lǐng)域：軟件工程指導(dǎo)教師：周藝華黃春鵬論文提交日期：2015年12月UDC：620學(xué)校代碼：10005中文圖書分類號：TP315學(xué)號：G2011225014密級：公開北京工業(yè)大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文（非全日制）題目：基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)英文題目：RESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFCONTENT-BASEDIMAGERETRIEVALSYSTEM論文作者：戴奇
2、鈺領(lǐng)域：軟件工程研究方向：嵌入式軟件與系統(tǒng)方向申請學(xué)位：工程碩士專業(yè)學(xué)位指導(dǎo)教師：周藝華黃春鵬所在單位：軟件學(xué)院答辯日期：2015年12月授予學(xué)位單位：北京工業(yè)大學(xué)獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得北京工業(yè)大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。簽名：戴奇鈺日期：2016年1月7日關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解北京工業(yè)大
3、學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許論文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。（保密的論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）簽名：戴奇鈺日期：2016年1月7日導(dǎo)師簽名：周藝華日期：2016年1月7日摘要摘要隨著多媒體技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、社交網(wǎng)絡(luò)及大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，產(chǎn)生了大量的數(shù)字圖像，如何在龐大的圖像庫中尋找我們需要的圖像資源成為了當(dāng)前炙手可熱并且相當(dāng)富有挑戰(zhàn)性的研究課題，為了應(yīng)對這一問題基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR）技術(shù)研究應(yīng)運而生。圖像是人們對客觀世界事物的一種描述和記錄，圖
4、像所包含的信息內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出語言和文字所表達的范圍。據(jù)統(tǒng)計，人類接受的外部信息，70%以上來自視覺信息?；趦?nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)是一種根據(jù)用戶指定的樣本圖像，提取樣本圖像的顏色、紋理、形狀等特征，自適應(yīng)地調(diào)整查詢策略，實時、智能地從圖像庫或網(wǎng)絡(luò)中查找出相關(guān)圖像的系統(tǒng)。本文介紹了基于內(nèi)容圖像檢索技術(shù)的背景、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢；詳細(xì)闡述了基于內(nèi)容的圖像檢索研究中的關(guān)鍵技術(shù)，在深入研究相關(guān)反饋技術(shù)的基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)了基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)平臺，該平臺分為菜單控制區(qū)、樣例區(qū)、樣本選擇區(qū)及結(jié)果顯示區(qū)，用戶操作方便。平臺完成后，完成了樣例圖像自適應(yīng)選擇、特征提取、相關(guān)
5、反饋、長期學(xué)習(xí)等功能。在圖像檢索平臺基礎(chǔ)上，研究并實現(xiàn)了兩種高效的圖像檢索算法。針對傳統(tǒng)模板匹配中矩形模板計算量大、容易造成誤匹配的實際問題。以北京市交通網(wǎng)以環(huán)路為主，輔以放射性路網(wǎng)就可以覆蓋整個北京的管理方式為指導(dǎo)，提出了基于一環(huán)八射的快速圖像檢索算法，對待匹配的兩幅圖像進行特征提取，利用歐式距離完成相似度度量，在5000幅Corel圖像庫檢索結(jié)果表明，該算法在不顯著降低圖像檢索準(zhǔn)確率的情況下，大大加快了圖像的檢索速度。針對一般圖像檢索算法檢索準(zhǔn)確率不高等問題，將相關(guān)反饋技術(shù)及用戶檢索概念的思想引入圖像檢索，通過用戶的歷史檢索記錄建立用戶的檢索概念，從而建立
6、一對多的多實例查詢。實驗結(jié)果表明該算法能顯著提高圖像的檢索準(zhǔn)確率。關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容的圖像檢索；相關(guān)反饋；特征模板；長期學(xué)習(xí)；顏色直方圖IAbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofMulti-mediatechnology,Internentofthings,Cloudcomputing,SocialnetworksandBigdata,vastnumberofdigitalimagesareproduced.Howtofindrequiredimagesquicklyfrombigdatasetshasbecomethe
7、hottestandmostchallengingproblem.Inordertosolvesuchproblem,Content-baseImageRetrieval(CBIR)cameintobeing.Imageisakindofdescriptionandrecordofobjectiveworldandtheinformationdescribedbyimageisfarbeyondlanguageandwords.Accordingtostatisticsanalysis,externalinformationwhichhumanhasrecei
8、vedfromvisualinform
