本文選題：圖片檢索　切入點(diǎn)：圖片標(biāo)注　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著社交媒體和移動(dòng)多媒體的發(fā)展,社交圖片網(wǎng)站(如Flickr)提供了大量由不同用戶進(jìn)行文本標(biāo)注的圖片。社交圖片往往附帶多種信息,譬如視覺特征、標(biāo)簽和用戶等。一般僅對(duì)單一特征進(jìn)行管理,或使用普通圖對(duì)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行表示。然而,單一特征只能表示某方面的相關(guān)性,不能用來(lái)表示真實(shí)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。由于普通圖不能夠表示高維關(guān)系,故造成了信息缺失,因而需要一個(gè)框架來(lái)融合多種特征信息和表示高維關(guān)系,并能進(jìn)行有效的檢索和管理。不同于基于普通圖模型的方法,本文使用超圖模型對(duì)社交圖片進(jìn)行建模,因?yàn)樯缃粓D片多種信息間的關(guān)系比成對(duì)關(guān)系更加復(fù)雜。基于超圖模型,本文給出了一個(gè)可擴(kuò)展的交互式圖片檢索和標(biāo)注系統(tǒng)HIRT;該系統(tǒng)利用個(gè)性化PageRank度量結(jié)點(diǎn)之間的相似度,并使用Top-k查詢以支持相似圖片檢索、關(guān)鍵字圖片檢索和圖片標(biāo)注等功能。為了保證系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和高效性,本文利用批量技術(shù)、并行技術(shù)和緩沖技術(shù)提出了四種高效方法來(lái)計(jì)算轉(zhuǎn)移概率矩陣,并將其存儲(chǔ)于磁盤上的B+樹中,同時(shí)開發(fā)了并行和近似的個(gè)性化PageRank算法以進(jìn)一步加速Top-k查詢。此外,一種基于群體計(jì)算的交互式方法也被提出以提升Top-k查詢的質(zhì)量。最后在大規(guī)模Flickr數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)評(píng)估證實(shí),相較于現(xiàn)有的系統(tǒng)和技術(shù),本文所提出的HIRT系統(tǒng)具有更好的效率和可擴(kuò)展性。
[Abstract]:With the development of social media and mobile multimedia, social photo sites (such as Flickr) provide a large number of text tagged images by different users. Social pictures often carry a variety of information, such as visual features. Tags, users, etc., usually manage only a single feature, or use a common graph to represent the semantic network. However, a single feature can only represent the correlation of a certain aspect. It can't be used to represent the real semantic association. Because the common graph can't represent the high dimension relation, it causes the lack of information, so it needs a framework to combine the multi-feature information and the high-dimensional relation. Different from the method based on ordinary graph model, this paper uses hypergraph model to model social picture, because the relationship between many kinds of information of social picture is more complex than pairwise relation. This paper presents an extensible interactive picture retrieval and annotation system, which uses personalized PageRank to measure the similarity between nodes, and uses Top-k query to support similar image retrieval. In order to ensure the expansibility and efficiency of the system, this paper proposes four efficient methods to calculate the transfer probability matrix by using batch technology, parallel technology and buffer technology. It is stored in B tree on disk, and parallel and approximate personalized PageRank algorithm is developed to further speed up Top-k query. An interactive method based on group computing has also been proposed to improve the quality of Top-k queries. Finally, a large number of experimental evaluations on large-scale Flickr datasets confirm that, compared with existing systems and techniques, The proposed HIRT system is more efficient and extensible.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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10 蔡p，

本文編號(hào)：1559274