本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)頁信息和圖像特征的Web圖像檢索研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,網(wǎng)站數(shù)量激增,加上twitter,微信,微博等新媒體的廣泛應(yīng)用,信息資源已進(jìn)入海量數(shù)據(jù)時代。在這些資源中,不僅包括易于處理的文本數(shù)據(jù),還包括大量的圖像、視頻等多媒體數(shù)據(jù)。與文本相比,圖像顯得更為直觀、生動,加上便攜圖像獲取設(shè)備如智能手機(jī)的普及。數(shù)字圖像的數(shù)量出現(xiàn)了飛速增長,幾乎每年增加一倍。如何快速、準(zhǔn)確地從海量網(wǎng)絡(luò)資源中檢索到感興趣的Web圖像成為迫切需要解決的問題。Web圖像具有信息量高、數(shù)量巨大、非結(jié)構(gòu)化、高層語義多樣和不確定性的特點(diǎn)。使得信息檢索領(lǐng)域的相關(guān)成果很難直接應(yīng)用到Web圖像檢索領(lǐng)域。如何綜合運(yùn)用數(shù)字圖像處理、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索等理論和技術(shù),研究出性能高效的Web圖像檢索系統(tǒng),為用戶提供穩(wěn)定可靠,準(zhǔn)確度高的圖像檢索服務(wù),具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。Web圖像嵌入在網(wǎng)頁中,不僅包含豐富的視覺信息,其所在網(wǎng)頁的文本中也包含了大量與Web圖像相關(guān)的信息。關(guān)于Web圖像檢索的研究主要基于這兩類信息展開,包括三個方向:基于Web文本信息的檢索模型TBIR、基于Web圖像內(nèi)容的檢索模型CBIR和融合文本與圖像信息的檢索模型ABIR。TBIR從Web圖像所在網(wǎng)頁的文本中提取與Web圖像相關(guān)的關(guān)鍵詞用于Web圖像的索引和檢索。CBIR從Web圖像的底層視覺信息中提取視覺特征用于Web圖像的索引和檢索。ABIR綜合利用文本和圖像信息用于Web圖像的索引和檢索。顯然,同時使用文本和圖像信息的ABIR具有更大的優(yōu)勢,但是這兩種信息的結(jié)構(gòu)不同(一個屬于高層語義關(guān)鍵詞信息,一個屬于圖像底層視覺特征信息),很難直接融合,怎樣無縫地融合兩者的信息依舊是Web圖像檢索領(lǐng)域的研究難點(diǎn)。直接使用圖像視覺特征檢索圖像,需要用戶提供樣圖或草圖,給用戶的圖像檢索造成極大的不便。而要將圖像視覺特征轉(zhuǎn)換為高層語義關(guān)鍵詞,又存在“語義鴻溝”問題。因此,怎樣將圖像視覺特征映射為高層語義關(guān)鍵詞是另一個要解決的難題。這兩個難點(diǎn)導(dǎo)致ABIR的研究進(jìn)展緩慢,還需要進(jìn)行深入的研究。針對ABIR存在的問題,本文提出了一種基于網(wǎng)頁信息和圖像特征的Web圖像檢索模型,該模型將Web圖像檢索的信息源從兩個(文本信息和圖像特征)擴(kuò)展到三個(文本信息、圖像特征和圖像中包含的文字),增加了Web圖像索引的信息源。同時,通過圖像自動標(biāo)注解決“語義鴻溝”問題,將圖像視覺特征映射為高層語義關(guān)鍵詞。最后,利用貝葉斯推理網(wǎng)將三種信息源的關(guān)鍵詞無縫地融合在一起,解決了異構(gòu)信息的融合難題。詞匯相似度計(jì)算是解決“語義鴻溝”問題的基礎(chǔ),也是本文提出圖像檢索模型中融合三種信息源的前提。因此,本文第四章詳細(xì)介紹了基于知網(wǎng)的詞匯相似度計(jì)算方法。圖像中的文本分為場景文本和人工文本,這兩種文本都與圖像的內(nèi)容和高層語義有很大的相關(guān)性。因此,將圖像中包含的文本作為圖像檢索的信息源之一具有重要的意義。本文提出了基于筆畫寬度檢測的Web圖像文本識別算法,將圖像中的文字識別出來,增加了Web圖像檢索的信息源。圖像自動標(biāo)注是解決“語義鴻溝”問題的有效手段。本文提出的圖像自動標(biāo)注模型,通過三種經(jīng)典的自動標(biāo)注算法生成候選關(guān)鍵詞集,然后通過詞匯相似性計(jì)算候選關(guān)鍵詞之間的內(nèi)聚性和候選關(guān)鍵詞與圖像文本、Web文本關(guān)鍵詞之間的一致性,將內(nèi)聚性和一致性低于閾值的關(guān)鍵詞作為“噪音”關(guān)鍵詞從候選關(guān)鍵詞中過濾掉。同時,將內(nèi)聚性和一致性作為關(guān)鍵詞的權(quán)重,為使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息融合奠定基礎(chǔ)。貝葉斯推理網(wǎng)絡(luò)具有融合多種信息的能力,是一種基于概率的、不確定性推理網(wǎng)絡(luò)。使用貝葉斯推理網(wǎng)的關(guān)鍵是如何確定各事件的初始概率和條件概率,本文引入了Page Rank(網(wǎng)頁排名)確定初始概率,通過TF/IDF計(jì)算條件概率,構(gòu)建了完備的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖像檢索網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的Web圖像檢索方法具有較高的圖像檢索質(zhì)量。
【關(guān)鍵詞】：Web圖像檢索 圖像文本識別 圖像自動標(biāo)注 貝葉斯推理網(wǎng) 數(shù)字圖像處理
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-12
• 1 緒論12-22
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究意義13
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3.1 基于文本的圖像檢索TBIR14
• 1.3.2 基于內(nèi)容的圖像檢索CBIR14-15
• 1.3.3 融合文本和圖像信息的圖像檢索ABIR15-17
• 1.4 本文的研究內(nèi)容與成果17-19
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)19-22
• 2 圖像檢索概述22-30
• 2.1 Web資源的特點(diǎn)22-23
• 2.1.1 Web數(shù)據(jù)的特點(diǎn)[58]22
• 2.1.2 Web頁面的特點(diǎn)[59]22-23
• 2.1.3 Web圖像的分類23
• 2.2 Web圖像檢索模型23-24
• 2.3 基于文本的圖像檢索TBIR24-25
• 2.4 基于內(nèi)容的圖像檢索CBIR25-27
• 2.4.1 圖像底層視覺特征25-26
• 2.4.2 圖像相似性計(jì)算26-27
• 2.5 融合文本和圖像信息的圖像檢索ABIR27
• 2.6 基于語義的圖像檢索27-29
• 2.6.1 圖像語義特征28
• 2.6.2 圖像語義映射28-29
• 2.7 圖像檢索結(jié)果評價(jià)29
• 2.8 小結(jié)29-30
• 3 基于網(wǎng)頁信息和圖像特征的檢索模型概述30-34
• 3.1 詞匯相似度計(jì)算31
• 3.2 文本關(guān)鍵詞的提取31
• 3.3 圖像關(guān)鍵詞映射31-33
• 3.3.1 圖像自動標(biāo)注32-33
• 3.3.2 圖像文本識別33
• 3.4 基于貝葉斯推理網(wǎng)的圖像檢索33
• 3.5 小結(jié)33-34
• 4 詞匯相似度計(jì)算34-42
• 4.1 詞匯相似度簡介34
• 4.2 詞匯相似度計(jì)算34-35
• 4.3 知網(wǎng)介紹35-38
• 4.3.1 知網(wǎng)的總體思想35-36
• 4.3.2 知網(wǎng)的結(jié)構(gòu)36-38
• 4.4 基于知網(wǎng)的詞匯相似度計(jì)算38-40
• 4.4.1 義原相似度計(jì)算38-39
• 4.4.2 虛詞概念相似度計(jì)算39
• 4.4.3 實(shí)詞概念相似度計(jì)算39-40
• 4.5 實(shí)驗(yàn)40-41
• 4.6 小結(jié)41-42
• 5 基于筆畫寬度的Web圖像文本識別42-62
• 5.1 圖像文本識別概述43-46
• 5.1.1 圖像文本的分類43-44
• 5.1.2 圖像文本的特征44
• 5.1.3 圖像文本識別模型44-45
• 5.1.4 圖像文本定位算法45-46
• 5.1.5 圖像文本定位結(jié)果的判定46
• 5.2 檢測圖像中的候選文本46-50
• 5.2.1 圖像預(yù)處理47-49
• 5.2.2 檢測候選文本區(qū)域49-50
• 5.3 過濾非文本區(qū)域50-55
• 5.3.1 形狀規(guī)則過濾50-51
• 5.3.2 紋理規(guī)則過濾51-52
• 5.3.3 筆畫寬度規(guī)則過濾52-55
• 5.3.4 文本區(qū)域合并55
• 5.4 文本識別55-60
• 5.4.1 文本圖像二值化55-58
• 5.4.2 二值化圖像去噪58-59
• 5.4.3 圖像傾斜校正59
• 5.4.4 OCR圖像文本識別59-60
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析60-61
• 5.6 小結(jié)61-62
• 6 加權(quán)Web圖像自動標(biāo)注模型62-82
• 6.1 圖像自動標(biāo)注概述62-63
• 6.2 圖像分割63-64
• 6.3 圖像視覺特征64-65
• 6.3.1 顏色特征64
• 6.3.2 紋理特征64
• 6.3.3 形狀特征64-65
• 6.4 圖像自動標(biāo)注模型65-77
• 6.4.1 機(jī)器翻譯標(biāo)注模型MTM66-69
• 6.4.2 機(jī)器分類標(biāo)注模型MCM69-70
• 6.4.3 相關(guān)語言標(biāo)注模型RLM70-73
• 6.4.4 噪音關(guān)鍵詞過濾73-77
• 6.5 實(shí)驗(yàn)77-79
• 6.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)77
• 6.5.2 實(shí)驗(yàn)方法77-78
• 6.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果78-79
• 6.6 小結(jié)79-82
• 7 基于貝葉斯推理網(wǎng)的Web圖像檢索82-104
• 7.1 Web圖像檢索概述82-83
• 7.2 基于貝葉斯推理網(wǎng)的Web圖像檢索83-86
• 7.3 Web文本特征的提取86-88
• 7.4 Web圖像文本識別88-90
• 7.4.1 Web圖像文本關(guān)鍵詞優(yōu)化89-90
• 7.5 Web圖像自動標(biāo)注90-91
• 7.6 貝葉斯信息檢索模型91-95
• 7.6.1 檢索模型選擇91-93
• 7.6.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)93-94
• 7.6.3 貝葉斯信息檢索模型94-95
• 7.7 貝葉斯Web圖像檢索95-99
• 7.7.1 貝葉斯Web圖像檢索算法95-97
• 7.7.2 算法參數(shù)設(shè)置97-99
• 7.8 實(shí)驗(yàn)99-103
• 7.8.1 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與方法99-100
• 7.8.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)100-101
• 7.8.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果101-103
• 7.9 小結(jié)103-104
• 8 總結(jié)與展望104-108
• 8.1 研究總結(jié)104-106
• 8.2 未來展望106-108
• 致謝108-110
• 參考文獻(xiàn)110-122
• 附錄122
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄122
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目122

【相似文獻(xiàn)】

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1 李廣洲,丁金芳,鄧海山;基于Web的化學(xué)計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測驗(yàn)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué);2002年05期

2 趙松林;基于Web服務(wù)的企業(yè)應(yīng)用集成[J];微型機(jī)與應(yīng)用;2003年08期

3 杜保華,劉彈,侯成剛,徐光華;XML WebService在基于Web遠(yuǎn)程分析工具集中的應(yīng)用[J];儀器儀表用戶;2004年02期

4 嚴(yán)毅,唐天兵,寧葵;Web服務(wù)實(shí)現(xiàn)開放式的企業(yè)應(yīng)用集成[J];廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年03期

5 邵文田;;去除使用Web服務(wù)尋找適當(dāng)?shù)某绦蝽?xiàng)目[J];電腦迷;2007年15期

6 宋平;;基于Web服務(wù)的企業(yè)應(yīng)用集成[J];福建電腦;2007年10期

7 鄒丹;;基于Web服務(wù)的醫(yī)院信息管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];大眾科技;2007年06期

8 彭玉華;;基于Web的學(xué)生信息管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];民營科技;2010年09期

9 陳波;師惠忠;;一種新型Web應(yīng)用安全漏洞統(tǒng)一描述語言[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2011年10期

10 ;借會獻(xiàn)技——國際軟件博覽會中心議題web計(jì)算及應(yīng)用[J];每周電腦報(bào);1997年43期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉正濤;毛宇光;應(yīng)毅;;基于Web服務(wù)的分布式Web應(yīng)用框架研究[A];第一屆全國Web信息系統(tǒng)及其應(yīng)用會議（WISA2004）論文集[C];2004年

2 戴琦;;Web上的數(shù)據(jù)挖掘[A];全國計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用年會論文集（2001）[C];2001年

3 王衛(wèi);;基于Web的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用[A];第十八屆中國（天津）’2004IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

4 張默;廖湖聲;杜金蓮;;基于Web服務(wù)的開放式地理信息系統(tǒng)的研究[A];2006年全國開放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會議論文集（三）[C];2006年

5 鄭菊艷;續(xù)愛民;;基于WEB模式的科研項(xiàng)目管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];第十四屆中國科協(xié)年會第5分會場：綠色船舶與海洋裝備創(chuàng)新發(fā)展及產(chǎn)業(yè)化論壇論文集[C];2012年

6 鄭菊艷;續(xù)愛民;;基于WEB模式的科研項(xiàng)目管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];2012年MIS/S&A學(xué)術(shù)交流會議論文集[C];2012年

7 李勤;;基于WEB的計(jì)算機(jī)模擬病例考試系統(tǒng)在全科醫(yī)師培訓(xùn)實(shí)踐能力測試中應(yīng)用研究[A];2012年浙江省全科醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)年會論文匯編[C];2012年

8 黃海林;孫向陽;;基于Web的大學(xué)物理試題管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[A];湖北省物理學(xué)會、武漢物理學(xué)會成立70周年慶典暨2002年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2002年

9 于莉莉;張毅;;基于Web的人力資源管理系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[A];2008全國制造業(yè)信息化標(biāo)準(zhǔn)化論壇論文集[C];2008年

10 李中華;;企業(yè)Web應(yīng)用安全威脅與防護(hù)[A];創(chuàng)新·融合·發(fā)展——創(chuàng)新型煤炭企業(yè)發(fā)展與信息化高峰論壇論文集[C];2010年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 本報(bào)記者 劉繼安;準(zhǔn)備好了嗎？WEB教師[N];中國教育報(bào);2001年

2 張承東;Web智能考核廣告[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2009年

3 科訊;WEB教師——一個全新職業(yè)的透析[N];科技日報(bào);2001年

4 王雅麗;博客社區(qū)齊上陣 銀行借Web 2.0拉攏未來客戶[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2008年

5 本報(bào)記者 黃智軍;Web應(yīng)用呼喚新型安全系統(tǒng)[N];計(jì)算機(jī)世界;2009年

6 居易;WEB教師熱門起來[N];組織人事報(bào);2001年

7 本報(bào)記者 趙曉濤;四問“Web防御與云安全”[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2008年

8 本報(bào)記者 徐恒;手機(jī)瀏覽器：競爭不斷加劇 Web大勢所趨[N];中國電子報(bào);2009年

9 電腦商報(bào)記者 張戈;Web應(yīng)用安全正當(dāng)時[N];電腦商報(bào);2010年

10 李晨;Web應(yīng)用安全應(yīng)貫穿生命周期[N];人民郵電;2009年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 萬志遠(yuǎn);Web應(yīng)用程序漏洞檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2014年

2 黃治虎;基于網(wǎng)頁信息和圖像特征的Web圖像檢索研究[D];重慶大學(xué);2015年

3 張璞;Web評論文本情感分類方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

4 孫慧峰;基于協(xié)同過濾的個性化Web推薦[D];北京郵電大學(xué);2012年

5 何儒漢;Web圖像的多模融合檢索研究[D];華中科技大學(xué);2007年

6 張建武;面向Web應(yīng)用的安全評測技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

7 龍慧云;基于進(jìn)程代數(shù)的Web服務(wù)數(shù)據(jù)和組合的形式化方法研究[D];貴州大學(xué);2009年

8 孫濤;面向市場情報(bào)分析的Web實(shí)體事件融合問題研究[D];山東大學(xué);2014年

9 謝琪;基于協(xié)同過濾與QoS的個性化Web服務(wù)推薦研究[D];重慶大學(xué);2012年

10 劉方方;Web服務(wù)合成與可用性的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2007年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李林蓉;基于Restful和OSGI的Web應(yīng)用轉(zhuǎn)換容器的研究與實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

2 陳彬彬;基于QoS隨機(jī)性的Web服務(wù)質(zhì)量偏離監(jiān)測方法研究與實(shí)現(xiàn)[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 徐超;機(jī)頂盒中基于Web交互方式的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2015年

4 張銳;基于Web技術(shù)下的出差管理系統(tǒng)[D];西安工業(yè)大學(xué);2015年

5 游維;基于Rest的Web業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志采集與分析系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D];山東大學(xué);2015年

6 陶瑩昌;基于Web的校園二手圖書拍賣平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];西華師范大學(xué);2015年

7 周贏;基于WEB的績效管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2015年

8 宋平亮;基于MongoDB的航道數(shù)據(jù)Web服務(wù)研究[D];大連海事大學(xué);2015年

9 汪洋;基于web的普通話新聞檢索技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 吳朝云;基于eyeOS的Web操作系統(tǒng)云存儲研究[D];電子科技大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)頁信息和圖像特征的Web圖像檢索研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：386244