JSJ01-035@ASP.NET图像的检索技术毕业设计(源代码+论文+开题报告+外文翻译+文献综述+答辩PPT)
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毕业设计计算机
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JSJ01-035@ASP.NET图像的检索技术毕业设计(源代码+论文+开题报告+外文翻译+文献综述+答辩PPT),毕业设计计算机
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杭 州 师 范 学 院 电 子 工 程 系 Web中图像的检索技术研究 毕业论文 作 者： 童宏梁 指导老师： 张 量 2004.6.10 nts摘 要 随着网络技术和计算机技术的飞速发展，网络搜索技术越来越受到人们的重视。如今，虽然网络检索技术已走向成熟和完善，但还是不能满足人们的需求。 在本文，我首先要向大家介绍一般网络搜索技术的基本原理、发展现状和它的发展趋势。在第二章我们则讲述基于 Web的图像检索技术，解析搜索过程中分词技术的应用、检索模型和相似度他们之间的具体关系。 上一张 nts引 言 研究现状： 随着网络传送速度与计算机信息处理速度的提高，网页中对多媒体信息的使用变得十分普及，特别是图像信息，己经成为表示网页内容不可缺少的组成部分。因此人们对多媒体信息的检索需求也就随之随之变得特别迫切。但由于图像检索系统涉及了多学科的知识，实现和应用的难度相当高，所以已有的图像检索系统都有这样或那样的缺陷。 而传统的信息检索主要集中于文字的检索，在多媒体方面的研究并不是很多。互联网上的多媒体以图像为主，因此图像的检索就成为了目前研究的热点。 图像检索经历了两个阶段 :第一阶段是以文本为基础的检索。第二阶段是以图像自身的内容为基础的检索。 上一张 nts引 言 发展趋势 立足于文本，对图像进行检索。试图将传统的文本检索技术移植于对多媒体信息的检索上 立足于图像内容，对图像进行分析和检索。 结合文本和内容，进行融合性研究。发挥各自的优势促进图像的高效、简单检索方式的实现 上一张 nts引 言 存在的问题： 由于搜索引擎技术的开发牵涉到信息检索、人工智能等许多基础研究领域的理论和技术，中文搜索引擎的开发就更涉及到语言习惯的差异、智能切分词等棘手的问题，而且中文搜索引擎技术的起步也较晚，还远没能满足中国网民的需求。因此我们现在要做的是研究出适合中国大众的简单有效的搜索技术。 上一张 nts基于 Web的图象搜索 引擎的搜索途径 ： 1. 关键词检索 (1)基于图像外部信息进行检索 (2) 基于手工标注的检索 2.图象可视属性的检索 上一张 nts基于 Web的图象搜索 文本图像间关系 在文本检索中，搜索引擎主要考虑 Web页中相关文字信息以及它的语义，这些文本信息反映出网页的内容，但不完全与网页中图片的内容一致。在 HTML网页中，根据 HTML语言的格式，捕获反映图片信息的文字信息，分析这些文本的语义具有重要的意义。 上一张 nts基于 Web的图象搜索 图像的文本标记 (1)图像的说明 ：图像说明文本 (2)图像的标题 ：图像关键词 (3)图像的标签 ：说明图片摘要信息的短语 (4)网页的标题 ：反映网页中心内容 上一张 nts基于 Web的图象搜索 文本权值间的关系 在图像的检索中，首先是要建立描述图片内容特征的查询语句，然后比较、区分它们之间的异同，获取需要检索的图像。但它们对图像描述时侧重不同，同时与图像信息的联系程度也不同。如图像标题和网页标题是简单的词条，两者中相对来说图像标题更接近图像的主题内容。所以在比较、区分各类文本信息以决定是否符合检索要求时，它们所占的权值应该是有所不同的。根据信息的重要程度，他们所占的权值大小按次序如下： Image CaptionImage TitleImage AlternatePage Title 上一张 nts基于 Web的图象搜索 图像检索模型 Web搜索引擎采用何种检索模型，它所提供检索质量将直接影响到检索的效果。这里采用向量空间模型。 上一张 nts基于 Web的图象搜索 向量模型中权值计算 在这里我们一般采用比较简单的统计法来计算它的权值。公式如下： 在信息检索中常用的词条权值计算方法为 TF-IDF 函数： )()( dtfd ii )l og ()(iinNdtf 上一张 nts基于 Web的图象搜索 相似度算法 两文档 di， dj之间的相似度可以用其对应的向量之间的夹角余弦来表示： nkjknkiknkjkikjiddddddS i m12121)()()()()(c o s),(上一张 nts基于 Web的图象搜索 进行查询的过程中，先将查询条件 Q进行向量化，主要依据布尔模型 : 当 ti在查询条件 Q中时，将对应的第 i坐标置为 1，否则置为 0，即 也就是说当两词条完全相同时，这一项为 1，其余情况为 0。可以看出文档含有完全相同的词条时，相似度 =1；而其中无相同时的词条时，相似度 =0。 QtQtqiii 01上一张 nts基于 Web的图象搜索 从而文档 d与查询 Q的相似度为： 根据文档之间的相似度在查询过程中 ， 可以计算出每个文档与查询的相似度 ， 进而可以根据相似度的大小 ， 将查询的结果进行排序 。 niiniiniiiqdqddQS i m12121)()()(),(上一张 nts基于 Web的图象搜索 分词技术和匹配方法 1. 常用的切词算法如下： (1)最大正向匹配法 (2)逆向最大匹配法 (3)基于词频的统计方法 由于这些设计思想都不怎么好，所以这里我们将提出改良的匹配法。 上一张 nts基于 Web的图象搜索 词典存储格式： 第一层存储所有单字，第二层保存所有的双字词和多字词的前两个字，第三层存储以某一双字为首的所有词。 A 1A 3A 2A 1 B 1 ( f , n 1 )A 1 C 1 ( t , n 3 )A 1 B 2 ( t , n 2 )A nA 1 D 1 ( t , n 4 )F 1G 2 H 1G 2H 1 R 1 T 1上一张 nts基于 Web的图象搜索 匹配方法 假设对一个句子 C1C2 进行分词处理，算法描述如下： 1) 两个字（开始时为 C1C2），在词典中查询 C1C2是否存在 2) 不存在，则 C1为单字词，一次分词结束，返回 1。 3) 存在，判断 C1C2是否为词，并从词典中获取该词下层节点汉字的最大长度，设为 n 4) 若 n=0，一次分词结束，保存结果。 5) 否则， i=2，转 6)。 6 ) i=i+1，若 i=n+3，转 8)；否则，转 7)。 7) 再取一个字（此处为 Ci），判断第三层中是否有以 C3Ci 开始的字 (不需要恰好匹配，只要匹配开始的 i个字就可以了 )。 8) 若存在，分词结束，返回最近一次能够恰好匹配的 C3Cj(j80%， 而检索完全度 60%。 上一张 nts结 论 在了解了
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