本文關鍵詞：基于自適應加權(quán)的手繪草圖檢索算法研究與應用

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【摘要】：盡管通過文本來進行圖片檢索已經(jīng)被廣泛的應用,但是在有些時候仍很難僅使用文本來描述一張復雜圖片中所包含的結(jié)構(gòu)信息。另一方面,盡管部分網(wǎng)絡搜索引擎開始提供相似圖片檢索或者以圖找圖的功能,但是并非在所有時候,用戶都擁有可供檢索使用的圖片。而近來伴隨著觸屏設備如iphone等的流行,用戶可以非常方便的使用這些設備來繪制一些待檢索對象的草圖。那么如果可以利用這些用戶所繪制的草圖來檢索出與之相關的圖片,則將會是一項非常有吸引力的功能。手繪草圖檢索(Sketch-Based Image Retrieval)早在上世紀90年代就已開始被研究,但是如何衡量一張手繪草圖與一張圖片之間的相似程度仍是一個難點。在本文中,構(gòu)建了一種新的自適應加權(quán)方法以用于進行手繪草圖檢索。該方法將一個匹配代價聚集步驟集成到手繪草圖檢索的匹配過程當中,對鄰近節(jié)點的梯度和多尺度信息加以集成。另一方面,為進一步提高該自適應加權(quán)方法的準確率和效率,本文構(gòu)建了一種新的邊界點選擇方法,利用局部區(qū)域中邊界點的尺度分布信息對邊界點進行篩選和優(yōu)化。在上述方法的基礎之上,本文實現(xiàn)了一個手繪草圖檢索系統(tǒng)。通過在不同的公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,本文所構(gòu)建的方法可以得到比較好的結(jié)果。
【關鍵詞】：手繪草圖 自適應加權(quán) 草圖檢索 圖片檢索
【學位授予單位】：復旦大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第一章 引言7-10
• 1.1 研究背景與研究意義7-8
• 1.2 本文的研究工作概述8
• 1.3 本文的章節(jié)安排8-10
• 第二章 相關工作10-20
• 2.1 基于區(qū)域的匹配方法10-14
• 2.1.1 邊緣直方圖描述符(Edge Histogram Descriptor)11-12
• 2.1.2 Angular Radial Partitioning12-13
• 2.1.3 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradients)13-14
• 2.2 基于邊界點的匹配方法14-16
• 2.2.1 豪斯多夫距離(Hausdorff distance)14
• 2.2.2 形狀上下文(Shape Context)14-15
• 2.2.3 Chamfer Matching15-16
• 2.3 手繪草圖檢索架構(gòu)16-18
• 2.3.1 視覺詞袋(Bag of Visual Words)16-17
• 2.3.2 反向索引17-18
• 2.4 其他方法18
• 2.5 本章小結(jié)18-20
• 第三章 基于自適應加權(quán)的手繪草圖檢索方法20-29
• 3.1 初始匹配代價計算20-22
• 3.2 自適應加權(quán)方法22-25
• 3.3 多尺度邊界信息集成25-26
• 3.4 雙向計算匹配代價26-28
• 3.5 本章小結(jié)28-29
• 第四章 邊界點選擇方法29-35
• 4.1 邊界提取29-30
• 4.2 LocalSelect邊界點選擇30-32
• 4.3 對匹配代價計算過程的影響32-34
• 4.3.1 集成LocalSelect的Tensor方法32-33
• 4.3.2 Edgel Index方法33
• 4.3.3 自適應加權(quán)方法33-34
• 4.4 本章小結(jié)34-35
• 第五章 手繪草圖檢索系統(tǒng)的具體實現(xiàn)35-39
• 5.1 整體架構(gòu)35
• 5.2 后臺部分35-36
• 5.3 前端部分36-38
• 5.4 本章小結(jié)38-39
• 第六章 實驗結(jié)果及分析39-47
• 6.1 LocalSelect邊界點選擇方法39-42
• 6.2 自適應加權(quán)方法42-45
• 6.3 手繪草圖檢索系統(tǒng)45-46
• 6.4 本章小結(jié)46-47
• 第七章 總結(jié)與展望47-49
• 參考文獻49-54
• 附錄54-55
• 致謝55-56

【共引文獻】

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本文編號：1123179