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图像方面论文范文,与图像检索的方法相关论文怎么写
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方式将上述的两个度量组合起来,并且设置二者权重相同,即认为文本信息和视觉信息在Web图像检索中的重要程度一样.一部分研究者采用了类似的策略将基于文本信息查询的模型和基于图像视觉信息查询的模型线性地组合起来,但这两个模型的权重是给定训练库的基础上通过机器学习手段获得.一部分研究者使用LDAfLatentDirichletAllocation模型捕获图像视觉特征和文本特征之间的联合概率分布以及条件概率分布.一部分研究者也使用概率模型组合基于文本信息的模型和基于视觉信息的模型,基于文本信息的检索模型采用的是语言模型,模型的参数估计采用被广泛应用的TF／IDF；基于视觉信息的检索模型采用的是高斯混合模型,模型的参数估计采用EM算法.四、总结
本章主要对基于文本信息、视觉信息、文本信息和视觉信息的组合的Web图像检索进行了研究,介绍了基于关 键 词的高层语义层特征,以及基于图像颜色、纹理、形状等低层视觉特征的图像索引和检索技术,并介绍了几种典型的基于TBIR和CBIR方法的图像检索系统.
[参考文献]
[1]夏定元,基于内容的图像检索通用技术研究及应用[D],华中科技大学,2004
[2]黄鹏,基于文本和视觉信息融合的Web图像检索[D],浙江大学,2008
[3]王桂梅,主题网络爬虫关键技术研究[D],哈尔滨工业大学,2009
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