基于特征子空间的多媒体检索方法研究

发布时间：2017-09-13 08:23

  本文关键词：基于特征子空间的多媒体检索方法研究

  更多相关文章： 基于内容的图像检索 维数灾难 特征子空间 语义鸿沟 相关反馈

【摘要】：随着互联网科技的发展和普及以及大容量存储设备和数字化设备的广泛使用，使得多媒体数据，特别是图像数据呈几何级数增长。因此，对图像数据库的有效管理和应用变得尤为重要。一般的文字搜索引擎对于图像数据来说，由于不适应图像数据丰富的底层视觉特征而效率较低。于是如何准确、高效地从大量的图像数据库中搜索到所需的图像成为近年来多媒体检索领域中的研究热点。 本文以传统基于内容的图像检索技术为基础，同时考虑到视觉特征组合维数过高的特点以及进而导致的“维数灾难”问题，进行了图像特征降维和语义子空间的研究。一方面，利用局部线性回归模型计算目标子空间的预测误差；另一方面，通过融入标记样本和未标记样本的类间离散度最大化和类内离散度最小化的约束条件，进而提出了一种基于局部预测误差最小化的半监督最优子空间算法。 此外，针对底层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”问题，将基于粒子群优化的支持向量机学习方法融入相关反馈中，有效地保持了不同类别之间差异较大，而同一类中个体整体上保持稳定、个体有适当差异的趋势，提高了分类效果。 在实验结果的评价中，，采用了查准率(Precision)和查全率(Recall)两种标准。对比实验从多方面验证了本论文方法的有效性以及相对于几种经典的多媒体检索方法的优越性。
【关键词】：基于内容的图像检索 维数灾难 特征子空间 语义鸿沟 相关反馈
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 本文的主要工作12
• 1.4 本文的结构安排12-14
• 第2章 多媒体检索和子空间学习综述14-22
• 2.1 底层特征分析15-17
• 2.2 相似性度量17-18
• 2.3 相关反馈18-19
• 2.4 子空间降维算法19-21
• 2.4.1 线性降维19-20
• 2.4.2 非线性降维20-21
• 2.5 本章小结21-22
• 第3章 半监督的特征子空间学习算法22-35
• 3.1 问题的提出22-23
• 3.1.1 标记样本和未标记样本的三种学习方式22-23
• 3.1.2 基于 PSO-SVM 的相关反馈23
• 3.2 半监督最优子空间映射算法23-30
• 3.2.1 特征预处理23-26
• 3.2.2 局部预测误差26-28
• 3.2.3 子空间降维方法中约束条件设计28-30
• 3.3 流形排序算法30-31
• 3.4 基于 PSO-SVM 的相关反馈算法31-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 实验结果分析35-46
• 4.1 系统框架和流程图35-37
• 4.2 图像数据集和特征提取37-38
• 4.3 实验结果和分析38-45
• 4.3.1 性能评价标准38-39
• 4.3.2 检索性能分析39-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第5章 总结与展望46-48
• 5.1 工作总结46
• 5.2 研究展望46-48
• 致谢48-49
• 参考文献49-53
• 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文53-54
• 附录 2 攻读学位期间参加的科研项目54-55
• 大摘要55-58

【参考文献】

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本文编号：842572