教学资源平台中的图像检索技术研究

发布时间：2017-11-17 17:11

  本文关键词：教学资源平台中的图像检索技术研究

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【摘要】：进入21世纪以来,电子信息技术得到快速的发展,伴随着互联网的普及,网络多媒体资源得到极大的丰富,给人们工作和学习带来了极大的便捷。同时,随着移动学习、泛在学习等学习形式的提出与兴起,人们的学习教材越来越趋向于电子化,时至今日网络上的学习资源已经成为了教学资源库中举足轻重的一部分。然而,网络资源种类众多,类型也不一致,如何有效的将这些教学资源整合到一起,并且具备良好的用户体验,让用户以更加便捷的方式管理和使用该平台成为了当下值得讨论的课题。同时,图像作为一种重要的资源形式,在教学之中得到了广泛的使用,但是随着网络资源爆炸式的增长,如何在海量图像资源中准确的找到目标资源以提高教学资源平台的效率和服务质量也成为教学资源信息化过程中不可忽视的一个重要问题。围绕以上问题,本文主要进行了以下三方面的研究:(1)论述了教学资源平台建设的必要性,在阅读了相关文献的基础上介绍了近几年教学资源平台建设的发展状况并分析了教学资源平台建设过程中常出现的问题,然后分析了教学资源建设所依据的教学理论,最后在对用户需求充分分析的基础上,提出了一个教学资源平台的设计方案;(2)就图像检索技术在教学资源平台建设中的意义进行了讨论,之后介绍了基于内容的图像检索所涉及的关键技术,然后对综合颜色和边缘特征的图像检索算法进行了研究,针对人工选取特征这种传统做法的弊端,提出了将卷积神经网络应用到图像检索技术中。与传统的做法相比,基于卷积神经网络的方法可以直接将图像输入分类模型,让神经网络自动学习图像的特征,降低了人为因素对分类结果造成的干扰,同时卷积神经网络特有的网络结构减少了算法的运算量并且容忍了一定程度图像的畸变;(3)将Matlab与C#.NET结合起来编程实现了基于卷积神经网络的图像检索技术在教学资源平台中的应用。
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;G434

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本文编号：1196758