导读:本文包含了图像检索系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:地标识别,加速稳健特征(SURF)算法,GPS
图像检索系统论文文献综述
于岭岭,李莉[1]（2019）在《基于图像检索与GPS定位相结合的地标识别系统》一文中研究指出为了改善地标识别系统识别准确度差与耗时较长的问题,提出了一种使用图像检索与GPS定位相结合的地标识别系统。讨论了尺度不变特征变换(SIFT)算法和加速稳健特征(SURF)算法的优缺点,并将这2种算法与改进的算法在检测的精确度和时间方面进行了比较研究。针对匹配过程中出现的误匹配问题,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配,达到了提纯的效果。实验结果表明:本文采用定位信息与SURF算法相结合的地标识别方法不仅提高了系统的检测正确率,而且还提高了系统的检索速度。(本文来源于《天津职业技术师范大学学报》期刊2019年03期）
杨华[2]（2019）在《基于多特征的服装图像检索的智能购物系统研究》一文中研究指出现代生活是快节奏的,大多数人的生活负担过重。在这种情况下,网上购物是一个很好的节省时间模式,然而对于女士服装就不能像杂货或家具一样容易敲定。这是由于女士服装具有很多难以描述的特征,如纹理、形状、颜色、印花、长度等。对此提出了一种搜索衣服的方法,其中查询以图像的形式代替描述性集合,程序的第一步是根据衣服和袖子的长度进行识别,获得诸如颜色和纹理的下一个特征。为了检测最佳匹配,创建了1 500个图像的数据集,该数据集由craftsvilla,jabong,voonik,myntra,amazon,snapdeal,flipkart,fashionara,shoppersstop等字段构建而成。实验结果证实精确度为89.25%,召回率为87.00%。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2019年08期）
李希彤[3]（2019）在《Hadoop平台下图像检索系统的设计与实现》一文中研究指出随着信息技术的发展,网络中的图像数据飞快增长。大规模图像的精确检索已成为一个非常值得关注的问题,这个问题也为研究者们带来了很大的挑战。传统图像检索方式已经无法满足这几乎指数型增长的图像数据,应对海量图像数据的检索任务,分布式处理成为了研究图像检索的重要方向。由此本文提出在Hadoop平台下构建图像检索系统,以此实现图像的并行化检索,将在以下几个方面进行研究:图像存储是系统的基础,本文将图像数据以序列文件的形式存储于HDFS中,建立系统的图像库。图像特征提取任务在图像检索中至关重要,SIFT算法是图像检索中重要的特征提取方法,但其缺少颜色信息。因此本文提出采用融合颜色不变量的CSIFT算法与MapReduce分布式编程模型结合的方法,从而实现并行化特征提取,生成带有颜色信息的特征向量。本文对BoVW模型进行优化,在生成视觉词典时采用结合MaxMin准则的Canopy-Kmeans聚类算法。此算法使得整个聚类过程不掺杂人为因素的影响。在CSIFT局部特征量化为词频向量后,对其进行加权处理,使每个视觉单词都分配有权重。从而增加了对图像的描述能力,在此基础上构建倒排索引。并将以上优化的BoVW模型应用于MapReduce分布式编程模型完成并行检索任务。经实验验证,在进行相同数据集的检索任务时,与叁种算法(提取图像综合特征的图像并行检索方法,SIFT与BoVW模型结合的图像并行检索方法,SIFT与改进的BoVW模型结合的图像并行检索方法)相比,本文算法在平均查准率上分别提高24.5%、21.7%和14.4%。相对于单机的图像检索系统,多节点的图像检索系统,检索所需时间明显缩短。随着实验数据的增加,集群并行化处理的优势越发明显,检索效率明显提高。并且针对用户的不同需求,可以灵活地增减Hadoop集群节点数量,使系统的规模随用户需求更改,本文设计的系统具有很好的扩展性。(本文来源于《新疆大学》期刊2019-06-30）
高硕[4]（2019）在《基于内容的图像检索系统研究与实现》一文中研究指出互联网技术的普及和应用使社交网络及大数据技术等得到显着发展,大量数字图像信息由此产出。如何从当前海量的图像多媒体库快速、准确地匹配查找出用户所需的图像资源信息,成为了图像检索领域极具挑战性的研究性课题。针对传统的文字标注检索,本文利用图像的视觉特性,进行了基于内容的图像检索研究,来实现“以图搜图”。主要以叶片和鲜花图像为研究对象,研究了基于内容的图像检索技术的关键技术,包括颜色空间、底层特征描述、图像相似度度量、检索性能的评价标准和反馈技术。其中底层特征描述包括颜色、纹理和形状特征;图像相似度度量包括欧式(Euclidean)距离、二次式距离和相交法;检索性能的评价标准包括查全率、查准率和检索时间;反馈技术包括特征权重和机器学习。在底层特征描述的基础的深入研究上,在颜色特征上采用颜色直方图、颜色矩和累加直方图,纹理特征上采用灰度共生矩阵,在形状特征上提出了一种采用二值化分割后,进行Hu不变矩变换的方法。针对单一特征检索存在的弊端,本文提出了一种综合特征(颜色和形状)的检索方法,并加入相关反馈技术提高系统的检索性能。在前面算法研究的基础上,成功开发一套图像检索系统,并借助于相应的实验来对相应特征的检索效果加以验证,证明该系统使用简单、有效,实现了多种特征检索和带相关反馈的综合特征检索。图21幅;表5个;参50篇。(本文来源于《华北理工大学》期刊2019-06-18）
伍代民,陶斯超,严佩敏,朱秋煜[5]（2019）在《基于内容的仪器仪表图像检索系统》一文中研究指出随着互联网数据的快速增长,基于内容的图像检索系统迅速成为计算机视觉的热点领域,在各行业都起着非常大的实际作用。利用基于图像内容检索相比传统的文本检索更加直观快捷的特点,并且结合设备维保领域的仪器设备检索的实际需求,提出了基于多特征融合和分级检索的图像检索思路,搭建了可用的服务系统,帮助维保工作人员提高工作效率。首先采用了MobileNet-SSD神经网络,训练主体检测模型,对输入图片的主体部分进行裁剪,消除主体以外的其他部分对主体特征提取的影响;然后,通过提取主体图像的最底层颜色特征,形状特征和纹理特征,获得初步筛选结果作为第二级检索的数据集。最后针对发生了旋转或平移的图片,在研究SIFT算法的基础上,利用全仿射变换的算法ASIFT算法进行初步筛选集进行更精确的筛选。实验表明,本算法可以有效地提高图像检索结果的准确率与速度。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年11期）
曹宇思[6]（2019）在《云环境下密文图像检索系统研究》一文中研究指出随着手持成像设备的大量普及,图像数据呈爆发增长的趋势,但是对于海量的图像数据如何低廉的存储、有效的管理和便捷的搜索服务成为了数据拥有者难以解决的问题。云计算技术的发展,以及云服务器具有性价比高、集中化管理和在线升级的优势,恰好解决了用户对海量图像数据管理的难题。然而,近几年云服务商发生的泄露或丢失用户数据的事件,导致用户对云服务器产生了信任危机。因此云计算环境下如何保证数据的安全已成为云服务商面临的首要挑战。为了确保图像安全,防止隐私泄露,用户在将数据上传云服务器前,需要先加密隐私图像。但是图像被加密后,数据之间的关联性等特性消失了,阻碍用户对图像的使用,不满足实际需求。因此亟需研究一种云计算环境下的密文图像检索方案。本文主要研究云计算环境下的密文图像检索技术,即研究如何使图像拥有者能加密存储自己的隐私图像,又能让授权的图像使用者从海量图像中迅速找到自己需要的图像。本文主要贡献如下:(1)提出了一种云计算环境下基于SimHash的密文图像检索方法。首先,数据拥有者提取图像的局部特征,然后采用K-means算法对局部特征聚类生成视觉单词和码本,利用视觉单词和码本表征图像信息,接着对码本进行哈希编码生成相应的指纹,最后基于SimHash的可搜索加密特征算法,无需构建索引,直接生成图像加密特征向量上传云端服务器。查询用户通过同样的操作对查询图像进行陷门构建,上传云端服务器,云端服务器根据查询陷门和图像加密特征向量来进行相似性检索。实验结果表明本文的检索方案不仅提高了检索精度还降低了内存消耗。(2)现有检索方案将特征提取等预处理操作都交给数据拥有者完成,这种方案增加用户负担的同时也增加了信息泄露的风险。针对此问题,本文提出了一种可搜索图像加密算法,首先通过Zigzag扫描和图像序列加密算法实现图像加密,然后将特征提取器上传到云端,由云端通过特征提取器提取加密图像特征,生成用于相似性检索的图像向量,从而实现密文图像的相似性检索。(3)基于Matlab编程语言,实现密文图像检索系统的本地搭建,进行了系统框架设计、系统界面设计,从数据拥有者模块、查询用户模块、查询结果显示模块进行开发,最终实现密文图像检索。(本文来源于《中南林业科技大学》期刊2019-05-01）
刘千[7]（2019）在《西夏黑水城唐卡图像检索系统研究与实现》一文中研究指出近年来,西夏学研究资料不断丰富,研究领域逐渐宽泛。西夏黑水城出土的唐卡作为西夏文化遗产的重要组成部分,具有重要的研究价值。同时,数字化技术和计算机视觉的发展为唐卡图像保护与检索提供了技术支持。将先进技术应用于西夏黑水城唐卡图像检索系统开发,将有利于我国珍贵的藏传佛教历史文化遗产的数字化永续保护以及传统优秀文化的传承和发扬。本文以黑水城唐卡图像为主要研究对象,将唐卡图像库中的图像按主尊人物分为佛像、菩萨、供养人、祖师四类,主要完成了图像检索算法研究和图像检索系统设计实现,为民族学、西夏学学者们提供较为精准全面的检索功能。根据唐卡图像的特点,本研究分别应用基于VGG-16模型和基于RCF边缘检测模型的特征提取方法提取唐卡图像特征,并对比两种方法得出的检索结果。具体步骤为,首先,将图像输入在标准数据集上训练好的VGG-16图像分类模型中,以模型全连接层的输出,作为图像的特征向量;然后,将图像输入RCF边缘检测模型,输出图像边缘,并提取边缘图像的HOG特征,作为图像的特征向量;接着应用PCA降维技术分别降低两种特征向量维度;最后,应用欧几里得距离度量检索图像和图像库中图像降维后的特征向量间的相似性,并排序,返回相似度较高的图像。通过实验结果对比分析,得出基于卷积神经网络的特征提取方法与基于RCF边缘检测的特征提取方法相比具有更高的查准率、查全率、平均检索准确率和检索效率,一定程度上解决了“语义鸿沟”的问题。最后,结合多种算法并进行改良和优化,完成了黑水城唐卡数字化检索研究平台的构建,该系统主要包括以下四大功能模块:用户应用模块、图像检索模块、管理员模块、图像数据管理模块。用户应用模块主要包括用户上传图像、用户输入关键字查找图像、经典图像展示;图像检索模块主要包括图像特征提取、特征降维、相似性度量和检索结果显示等;管理员模块主要包括管理员的注册、登录、下线;图像数据管理模块主要包括添加、删除、查询和查看图像库中的图像和对用户上传的图像筛选存储、删除。本文的主要工作和贡献如下:(1)应用训练好的VGG-16模型提取唐卡图像的深层特征,实现更加丰富的图像表征,更加适合唐卡图像纹理信息复杂的特点,检索的准确率更高。(2)应用RCF边缘检测模型得出的边缘图像更加清晰完整,更符合人类的视觉认知,从而HOG算法能提取出更有效的图像轮廓信息。(3)系统以windows为开发平台,以SSH为开发框架、以Java和Python为开发语言,以开源的Mysql语言构建关系型数据库。开发了黑水城唐卡图像检索系统。(本文来源于《宁夏大学》期刊2019-05-01）
王家一[8]（2019）在《面向智能交通的视频图像检索系统设计与实现》一文中研究指出目前,国家大力发展智能交通领域的应用创新,将信息化技术手段应用到交通监测检索等过程中。本课题主要设计、实现了面向智能交通的视频图像检索系统。所做主要工作如下:首先,按照实际的业务角色对本系统的角色权限进行分析,然后完成功能性需求和非功能性需求的分析。对视频监控管理功能、设备资源管理功能、视频图像处理功能、视频图像检索及应用功能、系统管理功能的用例和性能指标进行确定。其次,使用欧氏距离法完成视频关键帧的提取,然后将相关的图像处理与特征提取算法嵌入到系统模块中实现相关功能。采用颜色矩的方式对颜色特征进行提取,根据不同位置表现出的不同灰度相关性特点,提取环境因素并计算概率,将其作为特征点进行归纳,同时对检索匹配过程中使用的相关策略和相似度度量方法进行设计。最后,通过构建车辆特征数据库和视频媒体数据库,借助Spring MVC框架和Hibernate框架开发技术、数据库技术和UML建模工具对视频监控管理模块、设备资源管理模块、视频图像处理模块、视频图像检索及应用模块进行实现,对各个模块的类图、顺序图以及方法进行描述。同时,将视图图像特征提取和检索算法嵌入到系统模块内。参照系统的性能指标和功能用例,完成测试用例的设计和测试结果的分析工作,并根据测试结果,对系统的可用性进行验证,确保图像检索的准确率和正常使用需求。通过面向智能交通的视频图像检索系统的建设,管理人员能够对车辆数据进行智能化检索和统计,能够将检索结果用于交通流统计、安全事故判责等领域,取得了很好的效果。(本文来源于《河北科技大学》期刊2019-05-01）
董晨[9]（2019）在《基于内容的图像检索系统相关技术探究》一文中研究指出论文对当前的基于内容的图像检索相关技术进行研究,主要分析了图像本身的颜色特征、纹理特征和形状特征,同时对每种特征进行了简单的描述和区分,结论得出,基于内容的图像检索是图像检索技术未来发展的必然趋势。(本文来源于《信息系统工程》期刊2019年04期）
杨迪[10]（2019）在《基于图像内容的视频检索系统研究与实现》一文中研究指出近年来,随着科学技术的不断发展,大量数据信息呈现爆炸式的增长,视频信息检索也成为了与日俱增的研究热点。对于视频检索技术而言,传统的视频检索技术已经难以满足人们的需求,基于内容的视频检索便应用而生。在基于内容的视频检索中,应用了多项技术,如镜头边界检测、关键帧提取、特征提取、相关反馈等。本课题主要对基于内容的视频检索的相关技术进行了研究。对镜头边界检测与关键帧提取的基本方法进行了研究,然后提出改进的镜头边界检测方法:一种基于双树复小波并结合自适应双阈值的镜头边界检测算法,即采用双树复小波作为特征计算帧间差,使用自适应双阈值对其进行判断,对所得到的镜头边界进行复检,对其结果与传统方式进行实验对比,该方法可以得到较好的效果,对各个类型的视频有一定的适应性。提取关键帧时采用聚类法。在提取特征时,选用了颜色、纹理等特征。在实验系统中引入相关反馈算法,用户可以对检索结果进行反馈,使检索结果逐步满足用户的需求。在上述算法研究基础之上,设计了基于图像内容的视频检索系统框架,实现了系统各个组成模块的功能。对实验系统进行了测试及分析,该系统可实现对视频或图片的检索功能,且对于道路监控有着较好的效果。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-04-08）
图像检索系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现代生活是快节奏的,大多数人的生活负担过重。在这种情况下,网上购物是一个很好的节省时间模式,然而对于女士服装就不能像杂货或家具一样容易敲定。这是由于女士服装具有很多难以描述的特征,如纹理、形状、颜色、印花、长度等。对此提出了一种搜索衣服的方法,其中查询以图像的形式代替描述性集合,程序的第一步是根据衣服和袖子的长度进行识别,获得诸如颜色和纹理的下一个特征。为了检测最佳匹配,创建了1 500个图像的数据集,该数据集由craftsvilla,jabong,voonik,myntra,amazon,snapdeal,flipkart,fashionara,shoppersstop等字段构建而成。实验结果证实精确度为89.25%,召回率为87.00%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像检索系统论文参考文献
[1].于岭岭,李莉.基于图像检索与GPS定位相结合的地标识别系统[J].天津职业技术师范大学学报.2019
[2].杨华.基于多特征的服装图像检索的智能购物系统研究[J].微型电脑应用.2019
[3].李希彤.Hadoop平台下图像检索系统的设计与实现[D].新疆大学.2019
[4].高硕.基于内容的图像检索系统研究与实现[D].华北理工大学.2019
[5].伍代民,陶斯超,严佩敏,朱秋煜.基于内容的仪器仪表图像检索系统[J].电子测量技术.2019
[6].曹宇思.云环境下密文图像检索系统研究[D].中南林业科技大学.2019
[7].刘千.西夏黑水城唐卡图像检索系统研究与实现[D].宁夏大学.2019
[8].王家一.面向智能交通的视频图像检索系统设计与实现[D].河北科技大学.2019
[9].董晨.基于内容的图像检索系统相关技术探究[J].信息系统工程.2019
[10].杨迪.基于图像内容的视频检索系统研究与实现[D].内蒙古大学.2019
标签：地标识别; 加速稳健特征(SURF)算法; GPS;