图像检索特征提取相关反馈三维对象检索Zernike矩论文

1、图像检索论文：图像和三维对象检索机制的研究【中文摘要】近年来,基于内容的视觉信息检索已经成为多媒体分析和理解中非常活跃的研究方向。在该领域的研究中,如何提取有效的特征对视觉信息的内容进行描述,以及如何设计合理的检索机制以得到用户满意的检索结果,是研究人员关注的重点问题。本文针对图像和三维对象的特征提取方式和检索机制展开研究,研究内容分为基于内容的图像检索和基于视图的三维对象检索,主要包括以下五部分：(1)首先,我们在理论上对基于内容的图像检索(CBIR)系统中存在的几种主流的特征提取方式进行了较为细致地分析,评定出各种方法的优缺点,然后在MATLAB平台上作出了一系列基于检索效果的测试,对当今

2、CBIR系统主流的几种检索方式进行相互比对的实验分析。(2)针对当前CBIR系统检索方式单一的问题,我们提出了运用手绘图检索的新方法,这种具有形式灵活、贴近高层语义的诸多优势检索的优势,具有较强的应用价值。(3)由于Zernike可以任意构建高阶矩,在目前的图像检索领域中是应用最为广泛的一种形状描述子。所以在三维对象检索领域中,考虑到三维对象的语义部分具有的高频特点,我们提出利用Zernike矩去描述一幅三维对象的底层视觉特征。(4)在使用Zernike矩描述图像内容的基础.【英文摘要】In recent years, content-based visual information retr

3、ieval has become an active research direction in multimedia analysis. The most important problem in this field are how to develop appropriate mechanisms to get satisfactory retrieval results. In this dissertation, we focus on retrieval mechanisms for images and 3D objects. The research is mainly abo

4、ut region-based image retrieval and view-based 3D object retrieval. The contributions of our work include the following parts:(1) we carefully analyse several.【关键词】图像检索 特征提取 相关反馈 三维对象检索 Zernike矩【英文关键词】image retrieval feature extraction RF 3D object retrieval Zernike【目录】图像和三维对象检索机制的研究摘要3-4Abstract41

5、绪论7-191.1 研究背景及意义7-81.2 研究现状8-151.2.1 基于内容的图像检索8-121.2.2 基于内容的三维对象检索12-151.3 本文的研究内容15-161.4 本文的主要工作和章节安排16-192 实验设置与底层视觉特征的性能评价19-232.1 实验设置19-202.1.1 商标数据库192.1.2 三维对象数据库19-202.2 检索性能评价准则20-212.3 本章小结21-233 基于不同特征的图像检索性能比较23-353.1 基于内容的图像检索研究内容23-303.1.1 图像的索引233.1.2 视觉特征的提取23-273.1.3 相似度的度量27-283

6、.1.4 检索机制的设计28-303.2 检索系统的算法流程303.3 实验结果30-343.3.1 基于目标图片的示例查询31-323.3.2 综合比较分析32-343.4 本章小节34-354 基于手绘图的图像检索35-414.1 本章引论354.2 现有CBIR系统介绍35-374.3 商标手绘图检索算法研究37-404.3.1 手绘图检索算法流程37-384.3.2 实验结果38-404.4 本章小结40-415 基于视图的三维对象检索41-545.1 本章引论415.2 基于Zernike矩的研究分析41-435.2.1 Zernike矩定义41-425.2.2 Zernike矩的提

7、取425.2.3 Zernike矩特征向量42-435.2.4 Zernike矩的是不变性分析435.3 度量机制的研究方法43-475.3.1 基于视图集合统计模型的距离度量43-445.3.2 基于视图之间匹配关系的距离度量445.3.3 基于视图之间范数关系的距离度量44-475.4 实验结果47-535.5 本章小结53-546 相关反馈机制在三维对象检索中的应用54-776.1 本章引论546.2 相关反馈的技术分类54-566.3 短期相关反馈检索机制的发展过程56-616.3.1 基于向量模型的短期相关反馈56-576.3.2 基于分类器的短期相关反馈57-616.4 分类器的短期相关反馈算法在三维对象检索中的应用61-636.4.1 KNN的短期相关反馈机制61-626.4.2 我们所提出算法的整体结构62-