本文關(guān)鍵詞：基于多條隨機(jī)游走的圖像檢索，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著數(shù)碼相機(jī)的普及以及網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,圖像數(shù)據(jù)的種類(lèi)和信息越來(lái)越多。為了從這些豐富的圖像數(shù)據(jù)中快速且有效地找到所需要的信息,有關(guān)圖像處理技術(shù)的要求與日俱增。圖像檢索技術(shù)成為熱點(diǎn)之一,其中基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技術(shù)更是得到廣泛的關(guān)注。CBIR提取圖像的底層特征比如顏色特征、紋理特征、形狀特征等來(lái)表示圖像,通過(guò)特征來(lái)計(jì)算圖像間的相似性,建立圖像間的視覺(jué)鏈接。如果一個(gè)用戶正在看一幅圖,其他方面相似的圖也可能會(huì)引起這名用戶的興趣,這就是所謂的視覺(jué)鏈接的機(jī)制。隨機(jī)游走模型是一種抽象概念模型,它主要是針對(duì)瀏覽網(wǎng)頁(yè)的用戶行為所建立的。很多鏈接分析算法都是以隨機(jī)游走為模型發(fā)展而來(lái)的。若將圖像看成是圖上的點(diǎn),圖像間的視覺(jué)鏈接看成是隨機(jī)游走的轉(zhuǎn)移概率,則基于內(nèi)容的圖像檢索問(wèn)題就可利用隨機(jī)游走模型來(lái)解決。目前國(guó)內(nèi)外幾大著名的搜索引擎基于輸入的關(guān)鍵詞,給出已排序的檢索結(jié)果,然而這些檢索結(jié)果一般按照相關(guān)的程度進(jìn)行排序,即相關(guān)度越高,排序越高,這就使得排在頂端的檢索結(jié)果可能大多是重復(fù)的,從而呈獻(xiàn)給用戶一個(gè)比較局限的視野。當(dāng)用戶的查詢(xún)意圖較模糊或者關(guān)鍵詞具有多語(yǔ)義性時(shí),用戶可能不得不點(diǎn)擊較多網(wǎng)頁(yè)才能找到所需要的圖像信息。針對(duì)以上問(wèn)題,本文做了如下研究工作。具體工作如下:1.本文將Rank Compete算法擴(kuò)展到流形結(jié)構(gòu)上,提出基于兩條隨機(jī)游走(Two Random Walks,TRW)的圖像檢索算法。當(dāng)只關(guān)注圖像相關(guān)性和不相關(guān)性時(shí),與基于流形排序的圖像檢索(Manifold-Ranking Based Image Retrieval,MRBIR)算法相比,該算法可達(dá)到較高的檢索率。2.本文將基于兩條隨機(jī)游走算法推廣到多條隨機(jī)游走模型上,并利用最近鄰傳遞譜聚類(lèi)將其改進(jìn),提出自適應(yīng)多條隨機(jī)游走(Adaptive Multiple Random Walks,AMRW)算法。從而實(shí)現(xiàn)在多條隨機(jī)游走模型下,可以自適應(yīng)地選擇代表性圖像并將其用于多語(yǔ)義圖像檢索,呈獻(xiàn)給用戶一個(gè)多樣性的視野。
【關(guān)鍵詞】：圖像檢索 隨機(jī)游走 多語(yǔ)義 譜聚類(lèi)
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 圖像檢索的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2 常用視覺(jué)特征描述子10-12
• 1.2.1 顏色特征描述子10-11
• 1.2.2 紋理特征描述子11
• 1.2.3 形狀特征描述子11-12
• 1.3 相似性度量12-13
• 1.4 性能評(píng)價(jià)13-14
• 1.5 論文的主要工作及結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第二章 基本理論15-21
• 2.1 圖及其矩陣表示15-16
• 2.1.1 圖的基本知識(shí)15
• 2.1.2 圖的矩陣表示15-16
• 2.2 聚類(lèi)16-17
• 2.3 隨機(jī)游走模型17-21
• 第三章 基于兩條隨機(jī)游走的圖像檢索21-45
• 3.1 基于兩條隨機(jī)游走的圖像檢索算法22-24
• 3.1.1 初始化22-23
• 3.1.2 算法流程23-24
• 3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)24-43
• 3.2.1 圖像庫(kù)24-26
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析26-43
• 3.3 本章小結(jié)43-45
• 第四章 基于自適應(yīng)多條隨機(jī)游走的多語(yǔ)義圖像檢索45-61
• 4.1 自適應(yīng)多條隨機(jī)游走算法46-48
• 4.1.1 初始化46
• 4.1.2 NJW譜聚類(lèi)算法46
• 4.1.3 最近鄰傳遞譜聚類(lèi)算法46-47
• 4.1.4 AMRW算法流程47-48
• 4.2 性能評(píng)價(jià)48
• 4.2.1 聚類(lèi)正確率48
• 4.2.2 查準(zhǔn)率48
• 4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)48-60
• 4.3.1 在線圖像的檢索48-49
• 4.3.2 標(biāo)記圖像庫(kù)的檢索49-60
• 實(shí)驗(yàn)一：Wang圖像庫(kù)的子圖像集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析50-54
• 實(shí)驗(yàn)二：Wang圖像庫(kù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析54-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 總結(jié)與展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目69
• 攻讀碩士學(xué)位期間獲獎(jiǎng)情況69-70

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