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    基于内容的图像检索系统

    【摘要】本系统设计了一个基于MATLAB编写的图像检索算法。该课题设计偏重于理论方面,分别介绍了这几个部分所采用的一些方法。首先,对课题具体研究意义和相关背景进行简明阐述,其次,介绍图像内容检索理论的一些基本概念。其中包括图像的直方图等。最后,对图像进行颜色特征和LBP局部纹理特征融合特征,然后根据欧式距离进行计算,根据距离的不同,进行最后的结果显示。实验结果表明,该算法对图像检索具有很高的识别率。

    【正文】

    第一章 基于内容的图像检索简介及相关工作

    1.1 简介

    二十世纪末的时候,由于人工智能和计算机的发展突飞猛进,日新月异。各国对于图像分析的研究有了更大的进步,积极深入的研究。但是由于当时的技术并没有现在的技术能够达到一定的水平,计算机和图像识别技术也是处于不发达的时候,对图像的分辨率也没有达到要求,因此,只能说研究的结果并不理想。
    在上个世纪八十年代左右,西方一些发达的国家为了能够解决图像检索问题,开始研究“图像检索系统”。但由于当时各方面技术的不成熟,是“图像检索系统”也处以一个初级阶段,并没有利用这种技术形成一套完成系统。而且在这种技术的应用上,也是处于解决具体问题的过程阶段。而到了九十年代,“图像检索系统”随着“计算机技术”和“机器视觉技术”的不断进步,也取得了突破性的进展。在这样的前提下,很多发达国家将这种技术正是应用到了搜索引擎中,而且从其结果看,非常的有成效。虽然“图像检索系统”有了突破性的进展,但是整体技术体系还不够完善。此时,该项技术并没有得到广泛的推广。
    时至今日,“图像检索系统”已经得到了广泛的应用,同时给社会带来了巨大的社会价值和经济价值。

    1.2 相关工作

    本文以图像为主要研究对象,运用图像分析、图像识别以及MATLAB等学科的基本知识来进行相关算法的研究。对图像内容进行颜色特征和LBP提取,然后根据欧式距离进行计算,根据距离的不同,进行最后的匹配。

    第二章 基于内容的图像检索原理及方法分析

    2.1 颜色度量体系

    所谓的颜色度量体系[7],也就组织、表达颜色的方法。在这个体系中,主要的方法有两种:<1> 建立颜色模型。<2> 编目系统。我们都知道,任何一种颜色都是通过颜色中的三种基本色,按照一定的比例,混合而成。为了能够将所有颜色,真实、有效的表示出来。我们可以按照一定的原则,将代表颜色的数值进行组合、排序。这也就是我们建立的“颜色模型”。在某种意义上来讲,颜色空间所代表的含义,与颜色模型是一样的。在实际的检索中,我们要获取的多数是彩色图像。所以,在实际的颜色模型运用中,“RGB”相加混合模型更为常见。为什么是RGB这三个字母相加呢?因为,R代表红色、G代表绿色、B代表蓝色。这是颜色中的三种基础色,将它们按照适当的比例,进行混合,可以得到任何想得到的颜色。
    颜色空间是一个立体空间。在颜色空间里,我们可以通过建立三维模型的方式,将所有的颜色进行有效的表达。在颜色空间中,我们用三维坐标来表示三个参数。颜色在颜色空间中的位置,也是通过这三个参数来表达的。那么,在建立颜色空间时,我们应该主要以下几个方面:
    (1)建立的颜色空间是不是包括了,人类所能感知到的所有颜色。
    (2)颜色在空间度量上的差异,与人类视觉系统对颜色感知的差异是不是一样。
    (3)在颜色空间里每种颜色,是不是独一无二的。

    2.2 颜色特征的表达

    (1)颜色直方图的定义
    我们把颜色的信息,用函数的形式表示出来。这种函数被称为“颜色直方图”[9]。它的核心是:将一副图像的颜色建立颜色空间,统计出在这个颜色空间中,每种颜色出现的次数。颜色直方图重点表示的,一幅图像中,每种不同的颜色在这幅图像颜色中所占的百分比。对于每种颜色的位置,没有进行相关的描述。基于它的核心,它能够很好的反应出,一副图像的颜色分布情况。当存在图像分割困难的情况下,我们可以采用这种方式。或者可以忽略物体位置的图像的处理。
    从理论方面上看,我们可以在不同的颜色空间,不同的坐标系中建立“颜色直方图”。但是,在实际中,我们习惯了用RGB颜色空间,来表示数字图像。而数字图像的处理占据着图像处理工作的很大比重。因此,我们通常会在RGB颜色空间建立颜色直方图。在RGB颜色空间中,给彩色图像建立颜色直方图时,可以有两种选择。即:<1> 用三个单色直方图表示。<2> 用三个单色联合分布的直方图表示。用第一种方法建立的颜色直方图,是体现了图像,在三个单色中的分布情况。用第二种方法建立颜色直方图时,反应的是,每种颜色在图像中出现的频数。
    在RGB颜色空间中,颜色直方图可以看成是一个离散函数,即

    在这里插入图片描述

    其中:
    k—表示图像的特征取值.
    L—表示特征可取值的个数。
    n—表示图像像素的总个数。

    (2)颜色直方图的特性
    颜色直方图具有几个特性。即:<1> 旋转不变。<2> 缩放不变。<3> 位置无关性。<4>叠加性。颜色直方图的旋转不变性、缩放不变性,是受到了直方图中,横轴和纵轴代表的含义影响。即:
    横轴—颜色等级。
    纵轴—某一个颜色等级上,具有该颜色的像素,在整幅图像中所占的百分比。
    通过图5的展示,我们更加直观的了解到颜色直方图的这两个特性了。
    通过直方图描述的内容,我们就可以看出,它主要针对的是像素的数量进行描述。而并没有体现出,颜色在颜色空间中的位置。这也就是为什么,一副图像只有一个直方图。
    当不相连的两个区域,组成了一副完整的图像。那么这个图像的直方图,是这两个区域各自直方图的和。这也就恰恰证明了,颜色直方图具有叠加的特性。

    (3)累加直方图
    如果在提取图像特征时,有些数值并没有包括在特征中。那么就会有一些数值被漏掉,这些漏掉的数值被称为“零值”。一旦产生了零值,对下面直方图的相交计算,产生很大的影响。这样就会影响到最终的匹配结果。使得输出图像与检索图像存在较大的误差。
    在累加直方图中,横坐标和纵坐标分别代表着:
    横坐标—颜色。
    纵坐标—坐标原点到该颜色的所有颜色的像素出现的频数。
    这样,可以对累加直方图中的向量H作出如下定义:在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    表示C1~Ck种颜色的像素的累加频数:
    在这里插入图片描述

                                                     (2.3)
    

    我们已经计算出图像的一般直方图,可以方便地计算图像累加直方图。这样,最后得到的累加直方图特征向量为:
    在这里插入图片描述

                             (2.4)     
    

    2.3 LBP局部纹理特征分析
    局部二值模式(Local binary patterns,LBP)是机器视觉领域中用于描述图像局部纹理特征的算子。具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。局部二值模式是广泛用于图像分类的一种图像特征,它的特点是,在图像发生光照变化时,提取的特征仍然能够不发生大的改变。提取LBP的过程首先是将原始图像转换为LBP图,然后统计LBP图的LBP直方图,并以这个向量形式的直方图来表示原始的图像。LBP的基本思想是定义于像素的8邻域中,以中心像素的灰度值为阈值,将周围8个像素的值与其比较,如果周围的像素值小于中心像素的灰度值,该像素位置就被标记为0,否则标记为1。每个像素得到一个二进制组合,就像00010011。每个像素有8个相邻的像素点,即有2^8种可能性组合。
    LBP操作可以被定义为
    在这里插入图片描述

    其中 (xc,yc)是中心像素,亮度是 ic ; ip而则是相邻像素的亮度。

    2.4 欧式距离法
    我们可以利用欧基里德距离公式(Euclidean Distance)来计算距离。对于两个 N维直方图x,y,两者的欧氏距离可以表示如下:

    此距离公式虽然简单,但是与特定的颜色分布无关,有一种方法可以引入相关权值A,这里A是一个 维矩阵,此时距离公式可以表述如下:
    在这里插入图片描述

    为了简化计算,将直方图x,y规范化使其满足:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    第三章 实验论证

    3.1流程图

    根据过程流程图如下所示:
    matlab实现步骤
    首先,对训练集合的文件夹中的图片进行图像灰度变换,在经过LBP特征提取;再对图片进行颜色提取。
    其次,是颜色和纹理特征相融合的算法,保存特征。
    最后,对测试集合图片同样的颜色和纹理特征提取步骤,用欧式距离进行判定。
    Matlab识别结果如下图:
    在这里插入图片描述

    代码如下

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    然后选择检索,即可看到我们搜索出来的结果

    在这里插入图片描述
    这次我们选择oxford里面的图片进行检索。

    在这里插入图片描述
    选择oxford数据库

    在这里插入图片描述
    进行检索后即可看到如图所示的结果。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    3.3算法验证
    MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。
    Map=45.83%

    【结论】
    仿真结果表明本文设计的识别率高,操作简单,具有通用性,总体来说还是成功的,一项技术背后不是简简单单的就可以实现,而是需要通过无数的尝试才可以做到,的确来之不易。
    由于本人水平有限,本文的软件实现只是单纯图像检索。除此之外,该系统还存在很多的不足之处,缺乏对整个识别系统的软件开发并且识别的准确率还不是很高,以及随着时代快速发展而出现的HOG特征识别技术,这些都将作为我将来研究的方向。
    通过对于图像检索系统的不断了解,深入学习,我对图像检索的流程、图像处理技术以及MATLAB有了较深刻的了解,同时也在一定程度上锻炼了我的科研能力,今后也将不断努力,改进该系统,展示出更完美的作品。

    【参考文献】
    [1] Xuehu Yan,Lintao Liu,Yuliang Lu,Qinghong Gong. Security analysis and classification of image secret sharing[J]. Journal of Information Security and Applications,2019,47.
    [2] 贾迪,朱宁丹,杨宁华,吴思,李玉秀,赵明远.图像匹配方法研究综述[J].中国图象图形学报,2019,24(05):677-699.
    [3] 王忠芝,刘文萍,王晗,付慧.“数字图像处理”课程教学改革探索[J].中国林业教育,2019,37(03):66-69.
    [4] 冉颖杭,谢天铧,霍连飞,孙克润,丁启朔,何瑞银,汪小旵.农田背景噪声下的土壤结构体数字图像信息特征[J].江苏农业学报,2019,35(02):313-320.
    [5] 吴宇,蔡永斌,汤荣华.水下视觉图像处理和识别技术研究[J].舰船电子工程,2019,39(05):93-96.
    [6] Machine Learning - Artificial Intelligence; Data from University of Girona Provide New Insights into Artificial Intelligence (Deep Convolutional Neural Networks for Brain Image Analysis On Magnetic Resonance Imaging: a Review)[J]. Computers, Networks & Communications,2019.

    【附录】

    具体代码见下载链接

    https://download.csdn.net/download/weixin_43757333/12845650

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  • 北邮小学期 基于多媒体信息检索平台的设计 实验报告+流程图+源代码
  • 多媒体信息检索技术简介

    千次阅读 2013-09-28 18:59:35
    多媒体技术和Internet的发展给人们带来巨大的多媒体信息海洋,并进一步导致了超大型多媒体信息库的产生,光凭关键词是很难做到对多媒体信息的描述和检索的,这就需要有一种针对多媒体的有效的检索方式。如何有效的...
    多媒体技术和Internet的发展给人们带来巨大的多媒体信息海洋,并进一步导致了超大型多媒体信息库的产生,光凭关键词是很难做到对多媒体信息的描述和检索的,这就需要有一种针对多媒体的有效的检索方式。如何有效的帮助人们快速、准确地找到所需要的多媒体信息,成了多媒体信息库所要解决的核心问题。
     
    基于内容的信息检索(Content-Based Retrival)是一种新的检索技术,是对多媒体对象的内容及上下文语义环境进行检索,如对图像中的颜色、纹理,或视频中的场景、片断进行分析和特征提取,并基于这些特征进行相似性匹配。
     
    基于内容的图像检索:
     
    它是根据分析图像的内容,提取其颜色、形状、纹理,以及对象空间关系等信息,建立图像的特征索引。目前有的图像检索系统有:
     
    • QBIC(Query By Image Content)是IBM Almaden研究中心开发的第一个商用基于内容的图像及视频检索系统,它提供了对静止图像及视频信息基于内容的检索手段,其系统结构及所用技术对后来的视频检索有深远的影响;
    • 由MIT的媒体实验室开发研制的Photobook,图像在存储时按人脸、形状或纹理特性自动分类,图像根据类别通过显著语义特征压缩编码;
    • 美国哥伦比亚大学开发的VisualSEEK图像查询系统,该系统的主要特点是用到了图像区域的空间关系查询和直接从压缩数据中提取视觉特征。
    • EXCALIBUR技术公司开发的retrieval ware系统;
    • Virage公司开发的virage检索系统能;
    • 香港中央图书馆的多媒体信息系统(MMIS)是IBM和分包商ICO于1999年底开始承建190万美元的数字图书馆项目,被认为是世界上最大且最复杂的“中文/英文”双语图书馆服务之一,其采用的DB2 Text 和Image Extenders既支持文本查找,也支持图片查找。
     
    基于内容的视频检索:
     
    基于内容的视频信息检索是当前多媒体数据库发展的一个重要研究领域,它通过对非结构化的视频数据进行结构化分析和处理,采用视频分割技术,将连续的视频流划分为具有特定语义的视频片段——镜头,作为检索的基本单元,在此基础上进行代表帧(representative frame)的提取和动态特征的提取,形成描述镜头的特征索引;依据镜头组织和特征索引,采用视频聚类等方法研究镜头之间的关系,把内容相近的镜头组合起来,逐步缩小检索范围,直至查询到所需的视频数据。其中,视频分割、代表帧和动态特征提取是基于内容的视频检索的关键技术。目前相关的研究有:
     
    • MPEG-7标准称为“多媒体内容描述接口”(Multimedia Content Description Inteface) ,它是一种多媒体内容描述的标准,它定义了描述符、描述语言和描述方案,对多媒体信息进行标准化的描述,实现快速有效的检索;
    • JJACOB基于内容的视频检索系统,可进行视频自动发段并从中抽取代表帧,并可按彩色及纹理特征以代表帧描述基于内容的检索;
    • 卡内基·梅隆大学的informedia数字视频图书馆系统,结合语音识别、视频分析和文本检索技术,支持2000小时的视频广播的检索;实现全内容的、基于知识的查询和检索。
     
    基于内容的音频检索:
     
    基于内容的图像检索要提取颜色、纹理、形状等特征,视频检索要提取关键帧特征,同样要实现基于内容的音频检索,必须从音频数据中提取听觉特征信息。音频特征可以分为:听觉感知特征和听觉非感知特征(物理特性),听觉感知特征包括音量、音调、音强等。在语音识别方面,IBM的Via Voice已趋于成熟,另外剑桥大学的VMR系统,以及卡内基悔隆大学的Informedia都是很出色的音频处理系统。在基于内容的音频信息检索方面,美国的Muscle fish公司推出了较为完整的原型系统,对音频的检索和分类有较高的准确率。
     
    基于内容的多媒体检索是一个新兴的研究领域,国内外都处于研究、探索阶段。目前仍存在着诸如算法处理速度慢、漏检误检率高、检索效果无评价标准、支持多种检索手段缺少等问题。但随着多媒体内容的增多和存储技术的提高,对基于内容的多媒体检索的需求将更加上升。

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  • Atitit 现代信息检索   Atitit 重要章节 息检索建模 检索评价  第8章 文本分类 Line 210: 第9章 索引和搜索 第11章 Web检索 第13章 结构化文本检索   目录   Line 1: 第1章 引言 Line 22: 第2...

    Atitit 现代信息检索

     

    Atitit 重要章节

    息检索建模

    检索评价

     第8章 文本分类

    Line 210: 第9章 索引和搜索

    第11章 Web检索

    第13章 结构化文本检索

     

    目录

     

    Line 1: 第1章 引言

    Line 22: 第2章 用户搜索界面

    Line 44: 第3章 信息检索建模

    Line 79: 第4章 检索评价

    Line 104: 第5章 相关反馈与查询扩展

    Line 123: 第6章 文档:语言及属性

    Line 160: 第7章 查询:语言及属性

    Line 175: 第8章 文本分类

    Line 210: 第9章 索引和搜索

    Line 238: 第10章 并行与分布式信息检索

    Line 260: 第11章 Web检索

    Line 307: 第12章 Web爬取

    Line 333: 第13章 结构化文本检索

    Line 360: 第14章 多媒体信息检索

    Line 409: 第15章 企业搜索

    Line 444: 第16章 图书馆系统

    Line 460: 第17章 数字图书馆

     

     

    1.  引言
      1.1 信息检索
      1.1.1 信息检索的早期发展
      1.1.2 图书馆和数字图书馆中的信息检索
      1.1.3 舞台中央的信息检索
      1.2 信息检索问题
      1.2.1 用户的任务
      1.2.2 信息检索与数据检索
      1.3 信息检索系统
      1.3.1 信息检索系统的软件架构
      1.3.2 检索和排序过程
      1.4 Web
      1.4.1 Web简史
      1.4.2 电子出版时代
      1.4.3 Web如何改变搜索
      1.4.4 Web上的实际问题
      1.5 本书的组织结构
      1.5.1 本书的重点
      1.5.2 本书的内容
      1.6 本书的教学资源网站
      1.7 文献讨论
      第2章 用户搜索界面
      2.1 介绍
      2.2 人们如何搜索
      2.2.1 信息查找与探索式搜索
      2.2.2 信息搜寻的经典模型与动态模型
      2.2.3 导航与搜索
      2.2.4 对搜索过程的观察
      2.3 现今的搜索界面
      2.3.1 启动搜寻
      2.3.2 查询描述
      2.3.3 查询描述界面
      2.3.4 检索结果显示
      2.3.5 查询重构
      2.3.6 组织搜索结果
      2.4 搜索界面的可视化
      2.4.1 可视化布尔语法
      2.4.2 可视化查询结果中的查询项
      2.4.3 可视化词语和文档间的关系
      2.4.4 文本挖掘的可视化
      2.5 搜索界面的设计和评价
      2.6 趋势和研究问题
      2.7 文献讨论
      第3章 信息检索建模
      3.1 信息检索模型
      3.1.1 建模和排序
      3.1.2 信息检索模型描述
      3.1.3 信息检索模型的分类体系
      3.2 经典信息检索
      3.2.1 基本概念
      3.2.2 布尔模型
      3.2.3 项权重
      3.2.4 TF-IDF权重
      3.2.5 文档长度归一化
      3.2.6 向量模型
      3.2.7 概率模型
      3.2.8 经典模型之间的简单比较
      3.3 其他集合论模型
      3.3.1 基于集合的模型
      3.3.2 扩展布尔模型
      3.3.3 模糊集模型
      3.4 其他代数模型
      3.4.1 广义向量空间模型
      3.4.2 潜在语义索引模型
      3.4.3 神经网络模型
      3.5 其他概率模型
      3.5.1 BM25模型
      3.5.2 语言模型
      3.5.3 随机差异模型
      3.5.4 贝叶斯网模型
      3.6 其他模型
      3.6.1 超文本模型
      3.6.2 基于Web的模型
      3.6.3 结构化文本检索
      3.6.4 多媒体检索
      3.6.5 企业和垂直搜索
      3.7 趋势和研究问题
      3.8 文献讨论
      第4章 检索评价
      4.1 介绍
      4.2 Cranfield范式
      4.2.1 历史简述
      4.2.2 参考集
      4.3 检索指标
      4.3.1 精度和召回率
      4.3.2 单值总结:P@n,MAP,MRR,F
      4.3.3 面向用户的指标
      4.3.4 折扣累积增益
      4.3.5 二元偏好
      4.3.6 排序相关性测度
      4.4 参考文档集
      4.4.1 TREC参考集
      4.4.2 其他参考集
      4.4.3 其他小规模测试文档集
      4.5 基于用户的评价
      4.5.1 实验室中的人工实验
      4.5.2 并排面板
      4.5.3 A/B测试
      4.5.4 众包
      4.5.5 使用点击数据的评价
      4.6 实践说明
      4.7 趋势和研究问题
      4.8 文献讨论
      第5章 相关反馈与查询扩展
      5.1 介绍
      5.2 反馈方法的框架
      5.3 显式相关反馈
      5.3.1 向量模型的相关反馈:Rocchio方法
      5.3.2 概率模型的相关反馈
      5.3.3 相关反馈的评价
      5.4 基于点击的显式反馈
      5.4.1 眼动追踪和相关性评价
      5.4.2 用户行为
      5.4.3 点击作为用户偏好的指标
      5.5 通过局部分析的隐式反馈
      5.5.1 通过局部聚类的隐式反馈
      5.5.2 通过局部上下文分析的隐式反馈
      5.6 通过全局分析的隐式反馈
      5.6.1 基于相似度同义词典的查询扩展
      5.6.2 基于统计同义词典的查询扩展
      5.7 趋势和研究问题
      5.8 文献讨论
      第6章 文档:语言及属性
      6.1 介绍
      6.2 元数据
      6.3 文档格式
      6.3.1 文本
      6.3.2 多媒体
      6.3.3 图形和虚拟现实
      6.4 标记语言
      6.4.1 SGML
      6.4.2 HTML
      6.4.3 XML
      6.4.4 RDF
      6.4.5 HyTime
      6.5 文本属性
      6.5.1 信息论
      6.5.2 自然语言建模
      6.5.3 文本相似度
      6.6 文档预处理
      6.6.1 文本的词汇分析
      6.6.2 去除禁用词
      6.6.3 词干提取
      6.6.4 关键词选择
      6.6.5 同义词典
      6.7 组织文档
      6.7.1 分类体系法
      6.7.2 分众分类法
      6.8 文本压缩
      6.8.1 基本概念
      6.8.2 统计方法
      6.8.3 统计方法:建模
      6.8.4 统计方法:编码
      6.8.5 字典方法
      6.8.6 压缩预处理
      6.8.7 文本压缩技术的比较
      6.8.8 结构化文本压缩
      6.9 趋势和研究问题
      6.10 文献讨论
      第7章 查询:语言及属性
      7.1 查询语言
      7.1.1 基于关键词的查询
      7.1.2 非关键词查询
      7.1.3 结构化查询
      7.1.4 查询协议
      7.2 查询属性
      7.2.1 Web查询的特征
      7.2.2 用户搜索行为
      7.2.3 查询意图
      7.2.4 查询主题
      7.2.5 查询会话与任务
      7.2.6 查询难度
      7.3 趋势和研究问题
      7.4 文献讨论
      第8章 文本分类
      8.1 介绍
      8.2 文本分类的特性描述
      8.2.1 机器学习
      8.2.2 文本分类问题
      8.2.3 文本分类算法
      8.3 无监督算法
      8.3.1 聚类
      8.3.2 朴素文本分类
      8.4 监督算法
      8.4.1 决策树
      8.4.2 k近邻分类器
      8.4.3 Rocchio分类器
      8.4.4 概率朴素贝叶斯文档分类
      8.4.5 支持向量机分类器
      8.4.6 集成分类器
      8.4.7 关于监督算法的结束语
      8.5 特征选择或降维
      8.5.1 项-类别出现列联表
      8.5.2 索引项文档频率
      8.5.3 TF-IDF权重
      8.5.4 互信息
      8.5.5 信息增益
      8.5.6 卡方检验
      8.5.7 特征选择的作用
      8.6 评价指标
      8.6.1 列联表
      8.6.2 准确率和错误率
      8.6.3 精度和召回率
      8.6.4 F测度和F
      8.6.5 交叉检验
      8.6.6 标准文档集
      8.7 类别组织--构建分类体系
      8.8 趋势和研究问题
      8.9 文献讨论
      第9章 索引和搜索
      9.1 介绍
      9.2 倒排索引
      9.2.1 基本概念
      9.2.2 完全倒排索引
      9.2.3 搜索
      9.2.4 排序
      9.2.5 构建
      9.2.6 压缩的倒排索引
      9.2.7 结构化查询
      9.3 签名文件
      9.4 后缀树和后缀数组
      9.4.1 结构:trie树和后缀树
      9.4.2 简单字符串搜索
      9.4.3 复杂模式的搜索
      9.4.4 构建
      9.4.5 压缩的后缀数组
      9.5 序列搜索
      9.5.1 简单字符串:Horspool
      9.5.2 复杂模式:自动机和位并行
      9.5.3 更快的位并行算法
      9.5.4 正则表达式
      9.5.5 多重模式
      9.5.6 近似搜索
      9.5.7 搜索压缩文本
      9.6 多维索引
      9.7 趋势和研究问题
      9.8 文献讨论
      第10章 并行与分布式信息检索
      10.1 介绍
      10.2 分布式信息检索系统的分类
      10.3 数据划分
      10.3.1 文档集划分
      10.3.2 文档集选择
      10.3.3 倒排索引划分
      10.3.4 划分其他索引
      10.4 并行信息检索
      10.4.1 介绍
      10.4.2 在MIMD架构上的并行信息检索
      10.4.3 在SIMD架构上的并行信息检索
      10.5 基于集群的信息检索
      10.6 分布式信息检索
      10.6.1 介绍
      10.6.2 索引
      10.6.3 查询处理
      10.6.4 Web问题
      10.7 联合搜索
      10.8 在对等网络中的检索
      10.9 趋势和研究问题
      10.10 文献讨论
      第11章 Web检索
      11.1 介绍
      11.2 一个有挑战性的问题
      11.3 Web
      11.3.1 特性
      11.3.2 Web图的结构
      11.3.3 对Web建模
      11.3.4 链接分析
      11.4 搜索引擎架构
      11.4.1 基本架构
      11.4.2 基于集群的架构
      11.4.3 缓存
      11.4.4 多级索引
      11.4.5 分布式架构
      11.5 搜索引擎排序
      11.5.1 排序信号
      11.5.2 基于链接的排序
      11.5.3 简单的排序函数
      11.5.4 排序学习
      11.5.5 学习排序函数
      11.5.6 质量评价
      11.5.7 Web垃圾
      11.6 管理Web数据
      11.6.1 为文档分配标识符
      11.6.2 元数据
      11.6.3 压缩Web图
      11.6.4 处理重复数据
      11.7 搜索引擎用户交互
      11.7.1 搜索矩形范式
      11.7.2 搜索引擎结果页面
      11.7.3 培养用户
      11.8 浏览
      11.8.1 扁平浏览
      11.8.2 结构导向的浏览和Web目录
      11.9 浏览之外
      11.9.1 超文本和Web
      11.9.2 搜索与浏览相结合
      11.9.3 Web查询语言
      11.9.4 动态搜索
      11.10 相关问题
      11.10.1 计算广告学
      11.10.2 Web挖掘
      11.10.3 元搜索
      11.11 趋势和研究问题
      11.11.1 静态文本数据之外
      11.11.2 目前的挑战
      11.12 文献讨论
      第12章 Web爬取
      12.1 介绍
      12.2 网络爬虫的应用
      12.2.1 通用Web搜索
      12.2.2 聚焦爬取
      12.2.3 Web刻画
      12.2.4 镜像
      12.2.5 网站分析
      12.3 爬虫的分类体系
      12.4 架构和实现
      12.4.1 爬虫架构
      12.4.2 实际问题
      12.4.3 并行爬取
      12.5 调度算法
      12.5.1 选择策略
      12.5.2 重访问策略
      12.5.3 友好策略
      12.5.4 组合策略
      12.6 评价
      12.6.1 评价网络使用
      12.6.2 评价长期调度
      12.7 趋势和研究问题
      12.7.1 爬取“暗网”
      12.7.2 在网站帮助下的爬取
      12.7.3 分布式爬取
      12.8 文献讨论
      第13章 结构化文本检索
      13.1 介绍
      13.2 结构化能力
      13.2.1 显式和隐式结构对比
      13.2.2 静态与动态结构对比
      13.2.3 单一层次结构与多层次结构对比
      13.3 早期文本检索模型
      13.3.1 基于非覆盖列表的模型
      13.3.2 基于相邻结点的模型
      13.3.3 结构化文本结果排序
      13.4 XML检索
      13.4.1 XML检索中的挑战
      13.4.2 索引策略
      13.4.3 排序策略
      13.4.4 去除重叠
      13.5 XML检索评价
      13.5.1 文档集
      13.5.2 主题
      13.5.3 检索任务
      13.5.4 相关性
      13.5.5 测度
      13.6 查询语言
      13.6.1 特性
      13.6.2 XML查询语言分类
      13.6.3 XML查询语言样例
      13.7 趋势和研究问题
      13.8 文献讨论
      第14章 多媒体信息检索
      14.1 介绍
      14.1.1 什么是多媒体
      14.1.2 多媒体检索
      14.1.3 文本检索与多媒体检索的对比
      14.2 挑战
      14.2.1 语义鸿沟
      14.2.2 特征歧义性
      14.2.3 机器生成的数据
      14.3 基于内容的图像检索
      14.3.1 基于颜色的检索
      14.3.2 纹理
      14.3.3 显著点
      14.4 声音和音乐检索
      14.4.1 指纹识别
      14.4.2 语音识别
      14.4.3 说话人识别
      14.4.4 语音文档检索
      14.4.5 音频基础知识
      14.5 检索和浏览视频
      14.5.1 视频摘要
      14.5.2 静态摘要
      14.5.3 图像拼接与跳跃剧照
      14.5.4 动态摘要
      14.5.5 交互式摘要
      14.5.6 视觉与听觉浏览对比
      14.5.7 摘要评价
      14.6 融合模型:合并所有信息
      14.6.1 人脸命名
      14.6.2 图像命名
      14.6.3 音频命名
      14.6.4 结合音频与视频的音-视频语音识别
      14.6.5 结合音频和视频的多媒体处理
      14.7 分割
      14.7.1 视频分割样例
      14.7.2 视频分割方案
      14.7.3 利用边缘的视频分割
      14.7.4 语音分割
      14.7.5 分割评价
      14.8 压缩和MPEG标准
      14.8.1 强度和采样
      14.8.2 颜色
      14.8.3 有损压缩
      14.8.4 无损压缩
      14.8.5 时间冗余
      14.8.6 运动预测
      14.8.7 MPEG标准
      14.9 趋势和研究问题
      14.10 文献讨论
      第15章 企业搜索
      15.1 介绍
      15.1.1 企业搜索的特点和应用
      15.1.2 企业搜索软件
      15.1.3 工作场所搜索
      15.2 企业搜索任务
      15.2.1 搜索支持任务的例子
      15.2.2 搜索类型
      15.2.3 研究企业搜索
      15.3 企业搜索系统的结构
      15.3.1 收集
      15.3.2 提取
      15.3.3 索引
      15.3.4 文本注释的索引
      15.3.5 查询处理
      15.3.6 搜索结果的展示
      15.3.7 安全模型
      15.3.8 联合/元搜索
      15.4 企业搜索评价
      15.4.1 企业搜索的公开测试集
      15.4.2 企业搜索内部评价
      15.4.3 企业搜索调试
      15.4.4 所能期待的是什么
      15.5 不满意的可能原因
      15.6 情境化和个性化
      15.6.1 情境化的控制和工具
      15.6.2 情境化:本地、企业或全球
      15.6.3 轮廓的隐私
      15.6.4 定义、建立和维护轮廓
      15.6.5 用户建模
      15.6.6 隐式评价
      15.6.7 信息过滤
      15.6.8 社会化推荐系统
      15.7 趋势和研究问题
      15.8 文献讨论
      第16章 图书馆系统
      16.1 图书馆的信息环境
      16.2 联机公共检索目录
      16.2.1 OPAC和书目记录
      16.2.2 来自ILS的信息检索
      16.2.3 混合图书馆的整合
      16.2.4 OPAC和最终用户
      16.2.5 ILS:供应商和产品
      16.3 信息检索系统与文档数据库
      16.3.1 书目和全文数据库
      16.3.2 数据库记录的内容
      16.3.3 联机产业:数据库供应商
      16.3.4 来自文档数据库的信息检索
      16.4 组织机构内部的信息检索
      16.5 趋势和研究问题
      16.6 文献讨论
      第17章 数字图书馆
      17.1 介绍
      17.2 定义数字图书馆
      17.3 通用架构
      17.4 基本概念
      17.4.1 数字对象和馆藏
      17.4.2 元数据和目录
      17.4.3 资源库/档案库
      17.4.4 服务
      17.5 社会经济问题
      17.5.1 社会问题
      17.5.2 经济问题
      17.6 软件系统
      17.6.1 Greenstone
      17.6.2 Eprints
      17.6.3 DSpace
      17.6.4 Fedora
      17.6.5 ODL
      17.6.6 5S套件
      17.7 数字图书馆案例研究
      17.7.1 联网学位论文数字图书馆
      17.7.2 国家科学数字图书馆
      17.7.3 ETANA-DL考古数字图书馆
      17.8 趋势和研究问题
      17.8.1 评价
      17.8.2 集成
      17.8.3 其他研究挑战
      17.9 文献讨论
      附录A 开源搜索引擎
      附录B 作者简介

     

     

    《现代信息检索(原书第2版)》([美]Ricardo Baeza-Yates,[美]Berthier Ribeiro-Net)【摘要 书评 试读】- 京东图书.html

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  • 图像检索、视频结构化与视频检索、基于内容的音频检索多媒体融合分析与检索、网上多媒体信息检索系统等内容,涉及的媒体类型除文本外,还包括图像、视频、音频及三维图形。本书层次分明,内容详实,理论分析与算法...
  • 多媒体信息检索研究

    2013-06-20 16:52:34
    该文档是关于多媒体信息检索,主要描述一些常见研究方法和手段 清晰
  • 会上,日本国立情报学研究所的教授Shin’ichi Satoh发表了主题演讲,分享了四种有效检索的方式。 Shin’ichi Satoh是东京大学信息工程博士,日本国立情报学研究所多媒体资讯研究部教授,研究方向包括图像和视频...

    8月31日上午,WAIC·开发者日极链科技的“重构视界·见未来”主题论坛在上海世博中心举办,论坛围绕计算机视觉技术和“AI+视频”的开发实践进行分享和解读。会上,日本国立情报学研究所的教授Shin’ichi Satoh发表了主题演讲,分享了四种有效检索的方式。

    Shin’ichi Satoh是东京大学信息工程博士,日本国立情报学研究所多媒体资讯研究部教授,研究方向包括图像和视频分析与数据库建设及管理、图像和视频检索以及基于图像和视频分析的知识发现。

    现场,Shin’ichi Satoh以"Fast, Flexible, and Scalable Multimedia Retrieval”为题,介绍了四种检索方法。大规模搜索及物体检测;文字检索:用户只需输入一段文字,即可对海量库存中对应的物体进行高效匹配与定位;以及多物体检测,并展示了如何实现”多物体+关系”检索系统;最后Shin’ichi Satoh教授则介绍了如何加入时间信息将现有的图片检索算法应用到视频中。随着互联网的发展,人们被带入巨大的多媒体信息海洋,有效的检索方式将帮助人们快速,准确地找到所需要的信息。

    随着互联网技术的蓬勃发展,互联网视频对社会和经济影响日益突出,流量已占互联网数据总流量70%以上。但由于互联网视频规模较大,传播范围广,良莠不齐,在内容安全方面也面临着诸多挑战,如涉恐、涉暴、涉黄等有害视频通过互联网无序传播,危及社会稳定与国家安全。大数据时代来临,智能视频检索技术将不仅仅局限于一个行业,大量的视频数据内都有许多值得挖掘的财富,而智能视频检索技术的发展将是挖掘视频数据财富的利器。

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  • 给予java编写的小型搜索引擎,可检索一个英文网页的二级页面,同时检索出输入词所在的二级页面
  • 多媒体数据库基于内容检索系统的工作原理:  基于内容的检索作为一种信息检索技术,接入或嵌入到其他多媒体系统中,提供基于多媒体数据库的检索体系结构。  基于内容的检索系统分为两个子系统,分别为特征抽取...
  • 信息检索的基本概念  信息检索(IR - Information Retrieval)泛指从包含丰富内容的信息集中找到所需要的或感兴趣的信息或知识的过程,信息检索的主要任务包括对信息项(information items)的表示...
  • 图像检索:基于内容的图像检索技术 背景与意义 在Web2.0时代,尤其是随着Flickr、Facebook等社交网站的流行,图像、视频、音频、文本等异构数据每天都在以惊人的速度增长。例如, Facebook注册用户超过10亿,每月...
  • 对近几年在多媒体信息检索领域的研究成果进行分析,总结了多媒体信息检索的研究现状,指出了该研究领域的发展方向,最后提出了多媒体信息检索技术研究面临的挑战。
  • 文献检索实用技术第六章事实型和多媒体检索系统.pdf
  • 多媒体信息检索技术.pptx

空空如也

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