本文關(guān)鍵詞：基于特征子空間的多媒體檢索方法研究

  更多相關(guān)文章： 基于內(nèi)容的圖像檢索 維數(shù)災(zāi)難 特征子空間 語義鴻溝 相關(guān)反饋

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的發(fā)展和普及以及大容量存儲設(shè)備和數(shù)字化設(shè)備的廣泛使用，使得多媒體數(shù)據(jù)，特別是圖像數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)增長。因此，對圖像數(shù)據(jù)庫的有效管理和應(yīng)用變得尤為重要。一般的文字搜索引擎對于圖像數(shù)據(jù)來說，由于不適應(yīng)圖像數(shù)據(jù)豐富的底層視覺特征而效率較低。于是如何準確、高效地從大量的圖像數(shù)據(jù)庫中搜索到所需的圖像成為近年來多媒體檢索領(lǐng)域中的研究熱點。 本文以傳統(tǒng)基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)為基礎(chǔ)，同時考慮到視覺特征組合維數(shù)過高的特點以及進而導(dǎo)致的“維數(shù)災(zāi)難”問題，進行了圖像特征降維和語義子空間的研究。一方面，利用局部線性回歸模型計算目標子空間的預(yù)測誤差；另一方面，通過融入標記樣本和未標記樣本的類間離散度最大化和類內(nèi)離散度最小化的約束條件，進而提出了一種基于局部預(yù)測誤差最小化的半監(jiān)督最優(yōu)子空間算法。 此外，針對底層特征和高層語義之間的“語義鴻溝”問題，將基于粒子群優(yōu)化的支持向量機學習方法融入相關(guān)反饋中，有效地保持了不同類別之間差異較大，而同一類中個體整體上保持穩(wěn)定、個體有適當差異的趨勢，提高了分類效果。 在實驗結(jié)果的評價中，，采用了查準率(Precision)和查全率(Recall)兩種標準。對比實驗從多方面驗證了本論文方法的有效性以及相對于幾種經(jīng)典的多媒體檢索方法的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：基于內(nèi)容的圖像檢索 維數(shù)災(zāi)難 特征子空間 語義鴻溝 相關(guān)反饋
【學位授予單位】：武漢科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文的主要工作12
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第2章 多媒體檢索和子空間學習綜述14-22
• 2.1 底層特征分析15-17
• 2.2 相似性度量17-18
• 2.3 相關(guān)反饋18-19
• 2.4 子空間降維算法19-21
• 2.4.1 線性降維19-20
• 2.4.2 非線性降維20-21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 第3章 半監(jiān)督的特征子空間學習算法22-35
• 3.1 問題的提出22-23
• 3.1.1 標記樣本和未標記樣本的三種學習方式22-23
• 3.1.2 基于 PSO-SVM 的相關(guān)反饋23
• 3.2 半監(jiān)督最優(yōu)子空間映射算法23-30
• 3.2.1 特征預(yù)處理23-26
• 3.2.2 局部預(yù)測誤差26-28
• 3.2.3 子空間降維方法中約束條件設(shè)計28-30
• 3.3 流形排序算法30-31
• 3.4 基于 PSO-SVM 的相關(guān)反饋算法31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 實驗結(jié)果分析35-46
• 4.1 系統(tǒng)框架和流程圖35-37
• 4.2 圖像數(shù)據(jù)集和特征提取37-38
• 4.3 實驗結(jié)果和分析38-45
• 4.3.1 性能評價標準38-39
• 4.3.2 檢索性能分析39-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第5章 總結(jié)與展望46-48
• 5.1 工作總結(jié)46
• 5.2 研究展望46-48
• 致謝48-49
• 參考文獻49-53
• 附錄 1 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文53-54
• 附錄 2 攻讀學位期間參加的科研項目54-55
• 大摘要55-58

【參考文獻】

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本文編號：842572