导读:本文包含了多特征组合检索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:皮肤病受损区域,多特征组合,图像检索,SVM相关反馈
多特征组合检索论文文献综述
李珍,亢洁,刘兆邦,陆千琦,谢璟[1]（2019）在《一种基于多特征组合和SVM相关反馈的皮肤病图像检索算法》一文中研究指出针对特征复杂的皮肤病受损区域图像难以用单个特征准确表达,且低层视觉特征与高层语义空间之间存在语义鸿沟,造成皮肤病受损区域图像检索困难的问题,提出了一种基于多特征组合和SVM相关反馈的皮肤病图像检索方法。首先对预处理之后的皮肤病受损区域的图像进行多特征提取并进行组合,然后采用欧式距离相似度模型对皮肤病受损区域图像初步检索,最后引入了带有衰减系数的SVM相关反馈算法,提高皮肤病受损区域图像的检索准确率。实验结果表明,引入带有衰减系数SVM相关反馈的方法可以检索到更多的相关图像,明显提高了检索的查准率。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年05期）
丁万宁,李慧,焦洪强[2]（2017）在《多特征组合和用户反馈的图像检索算法》一文中研究指出针对单一特征只能描述图像内容部分信息的缺陷,为获得更高准确率的图像检索结果,设计一种基于多特征组合和用户反馈相融合的图像检索算法.首先提取图像的多种特征,将其组合形成图像检索的特征向量,并采用欧氏距离计算图像间的相似度,实现图像初步检索;然后通过用户对图像初步检索结果进行评价和反馈,并采用机器学习算法根据反馈结果对图像初步检索结果进行调整,实现图像的精确检索;最后采用图像库检索的标准数据进行仿真测试.测试结果表明,该算法获得了稳定的图像检索结果,图像检索准确率明显高于其他算法.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2017年06期）
刘研,张吉庆,张旭堂[3]（2015）在《权重自适应的多特征组合叁维工程模型检索算法》一文中研究指出针对叁维模型检索领域的"语义鸿沟"以及单特征检索能力有限的问题,提出一种基于用户相关反馈信息和多特征组合的叁维工程网格模型检索算法。通过联合多个特征算子增强算法检索能力,利用用户相关反馈信息指导非线性优化算法,动态分配各特征算子在相似度环节的权重,缩小模型高层语义与底层特征之间的差距,提高检索结果的语义相关性。采用工程标准模型库对算法进行验证,验证结果表明,该算法可有效提高叁维工程网格模型的检索准确度。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2015年05期）
张文静[4]（2014）在《基于全局特征与局部特征组合的商品图像检索》一文中研究指出随着互联网时代的飞速发展,网上购物成为一种被大众广泛接受的商务模式。在对这些海量的商品信息进行分类和检索时,基于图像内容的图像检索提供了新的研究方向。在此基础上本论文实现了一种基于特征组合的图像检索方法,并对商品图像检索系统进行了讨论。论文首先对基于内容的商品图像检索中全局特征和局部特征进行了研究和分析。全局特征主要提取的是边缘和颜色信息,这种检索方法对于那些前景背景分明、颜色区别度高的图像有较好的检索结果,局部特征检索方式主要检测图像中的局部细节信息,例如使用词汇树量化的SIFT特征,对于存在旋转遮挡等具有局部不变性的图像有好的检索结果。图片经过不同特征检索方法的图像检索系统后,返回给用户的检索结果会出现很大差异,检索结果的准确率也会因为特征算法的不同而变化很大。为了解决这种差异的影响,论文提出了使用带权重无向图来组合全局特征和局部特征的方法对商品图像进行检索。这种带权重无向图组合特征的方法,是将全局特征和局部特征的检索结果以无向图结构的存储方式重新整合,带权重无向图中的节点代表图像,无向图上的权重值代表两幅图之间的相似度,通过对图结构中的节点和权值重组,对检索结果重新排序,将新排序后的检索结果返回给用户。这种组合全局特征和局部特征的检索方式,在对不同类型的商品图像检索时,除了能够保证图像检索的时效性和伸缩性,还能够防止检索准确率和召回率的较大的波动,从而提高整体的检索准确率。论文最后实现一个基于组合全局特征和局部特征的商品图像检索系统,通过在网上爬取的实际商品图像数据集上的实验,比较了系统对商品图像中不同类型的商品的准确率,并对比分析了全局特征方法、局部特征检索方法以及组合全局和局部特征的检索方法的准确率,实验结果证明了组合后的特征检索方法较其它算法有更高的检索准确率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2014-12-31）
向雷,肖诗斌,林春雨,吕学强[5]（2013）在《基于轮廓与SIFT特征组合的商标图像检索》一文中研究指出针对单一特征对商标图像描述的局限性,提出了一种基于轮廓和SIFT特征组合的商标图像检索方法。该方法对二值化的商标图像进行轮廓提取,采用规则算法对其进行轮廓分解,对分解的参考点集进行Fourier变换,将得到的Fourier系数作为参考点的轮廓特征。针对商标图像的尺度空间进行极值点检测,并对检测到的极值点进行特征描述,该特征描述即为商标图像的SIFT特征描述。最后,SIFT特征与轮廓特征进行特征融合,并将融合后的组合特征作为对商标图像的特征描述。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年19期）
方乃伟,吕学强,张丹[6]（2013）在《机械设计图像几何特征组合检索研究》一文中研究指出基于内容的机械设计图像检索对机械设计行业有重要作用。提出一种基于几何特征组合的机械设计图像检索方法。通过机械设计图像形状区域对应的面积、周长等信息,得到7个具有不变性的几何特征如密实度、矩形度等,并将7个特征进行组合,构成机械设计图像的形状特征描述符,用于机械设计图像检索。该形状特征描述符具有易于计算和无需归一化的特点。实验表明,该方法在机械设计图像检索中的性能优于傅里叶描述符方法和Hu不变矩方法。(本文来源于《现代图书情报技术》期刊2013年01期）
王振杰[7]（2012）在《基于多特征组合与用户反馈的图像检索系统》一文中研究指出当今社会伴随着计算机网络技术的飞速发展,图像信息大量出现在人们的生活当中。图像数据作为最普遍最基本的多媒体信息,导致了许多大型图像数据库的诞生,如何科学的管理这些图像数据库被越来越多的人关注,于是图像检索已经成为计算机领域的研究热点。基于内容的图像检索技术(Content-based Image Retrieval CBIR)利用图像的颜色,纹理和形状等特征为图像数据库建立索引,减少了人工标注的劳动量,即使在不同的国家和民族间也可以建立起统一的检索方法。基于内容的图像检索技术已经成为一个非常活跃的话题。本文实现了一个通用的基于内容的图像检索系统,系统通过提取图像的颜色,纹理,以及形状特征为图像数据库建立索引,并利用组合特征进行检索,对用户反馈进行优化处理。论文主要工作包括：1.研究了基于内容的图像检索系统所使用信息技术,给出了系统所用平台,以及所使用到的开发工具,并对其进行简单的介绍。文中还给出了系统所使用的其他技术和算法。2.通过深入分析基于内容的图像检索系统的基本架构,并在此基础上通过系统分析,建立系统基本的结构。然后结合相应的信息技术建立了系统的功能模型。3.系统的实现包含两部分内容,一是图像入库模块的基本实现,二是图像检索模块的具体实现,通过实现内容深入的研究了基于内容的图像检索系统。并总结了该系统的实现工作和优化方向。(本文来源于《山东大学》期刊2012-04-15）
张永权[8]（2010）在《图像检索中多特征组合和相关反馈技术研究》一文中研究指出随着Internet和多媒体技术的迅速发展,图像资源的检索已成为国内外研究的热点。建立有效的图像描述和检索机制已成为迫切需要解决的问题。目前图像检索技术已经广泛应用于遥感、医学、计算机视觉、军事等方面。特征提取是图像检索的关键阶段,特征提取方法的选择直接影响到图像检索性能。在深入研究和分析传统特征提取方法的基础上,本文提出了一种基于同心圆思想的颜色特征提取方法,该方法以同心圆分块策略对图像进行分块,并依据人类视觉生理和心理特性对所获取的颜色特征进行动态加权,获得图像的综合加权特征向量。对图像库的10类图像进行测试,每类取4幅组成40次查询。实验结果表明,该方法与全局直方图方法、传统分块方法相比,其平均精确度都有所提高,且具有几何不变性。由于使用单一特征表达图像具有内容描述片面,缺少区分信息等缺点,使得综合多特征的图像检索方法得到了深入研究,但是如何组织这些特征使其发挥最佳效果始终是基于内容图像检索中的一个研究难点。本文提出了一种基于遗传算法相关反馈的图像特征权重调整方法,该方法采用交互的手段把用户的查询意图引入反馈过程,通过用户对图像的排名确定图像的适应值,然后利用遗传算法对用户所能接受的图像进行遗传操作和特征权重的调整。本文方法考虑了用户的主观意图,缩小了低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,能够在较短的时间内获得较好的检索效果。实验表明,该方法查全率和查准率较高,对于各种特征的组合,都能达到很好的检索效果。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2010-04-20）
贺星星[9]（2009）在《基于标准化局部特征组合的图像检索》一文中研究指出随着计算机技术的飞速发展和多媒体的广泛应用,基于内容的图像检索技术已成为目前较活跃的研究方向之一,但大部分图像检索是基于传统的全局特征。全局特征提取技术虽简单通用且能够获得某种不变性,但当图像发生了局部遮挡、扭曲等仿射变换时效果相当不理想,然而局部特征通过提取目标局部区域的信息构造特征量,可实现在复杂背景中识别目标。由此,基于局部特征的图像检索也成为当前图像检索领域的一个研究热点。由于局部特征提取算法多种多样,而各种特征提取算法之间的差异较大,难以使用同一检索方法,因此,如何结合多种局部特征成为一个亟待解决的问题,为此,论文建立了局部特征参数标准化机制。在分析和研究现有多种局部特征的基础上,选取了两种原理不同但具有互补性的局部特征MSER和Hessian-Affine作为底层特征。由于局部特征MSER和Hessian-Affine仿射不变区域规整为椭圆区域原理不同,为统一形式首先建立标准椭圆方程,然后根据图像特征区域的特征值与特征向量计算出标准椭圆的长短轴和旋转矩阵且含有尺度信息,实现了MSER和Hessian-Affine两种不同局部特征区域都规整为标准椭圆区域,并采用统一的参数形式描述。该文在局部特征标准化机制基础上构建了局部特征MSER和Hessian-Affine结合的图像检索。为了避免根据不同特征建立图像检索系统的繁琐,论文首先在同一系统中实现了基于局部特征组合查询的图像检索。此检索系统可有针对性地根据待检图像类别采取合适的检索方法:在基于全图和基于目标(特别是角点丰富的几何图像)的图像检索时,Hessian-Affine算法检索准确率较高;对目标含有文字信息的图像,MSER算法的基于目标(加入空间关系)的图像检索准确率较高;而针对图像内容复杂(特别是结构和角点信息参半)的图像采用MHFS的图像检索方法以获得较为满意的检索效果。这种检索方案与基于单一特征的图像检索相比准确率提高了11.8%。其次,为改善局部特征结合的图像检索精度,论文从相似性度量角度出发实现了基于局部特征MSER和Hessian-Affine相对得分加权组合的图像检索,通过设置权值增大语义上相关图像同时被检索到的几率,将图像检索准确率提高了9.7%。实验表明:从不同的角度,即基于底层特征结合和基于相似性度量原理,实现基于两种具有互补性特征组合的图像检索都可有效地提高图像检索准确率。(本文来源于《大连理工大学》期刊2009-11-13）
吴柳蓉,胡强,覃团发[10]（2008）在《基于MPEG-7多特征组合的图像检索技术》一文中研究指出本文提出了综合利用 MPEG-7中建议的颜色特征的主颜色描述符、纹理特征的边缘直方图描述符和形状特征的基于区域的形状进行图像检索的方法。通过对由2000幅自然图像组成的真实图像数据库的检索实验表明多特征融合的检索要比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,其检索效果更好。(本文来源于《2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集（上册）》期刊2008-01-01）
多特征组合检索论文开题报告
（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：
针对单一特征只能描述图像内容部分信息的缺陷,为获得更高准确率的图像检索结果,设计一种基于多特征组合和用户反馈相融合的图像检索算法.首先提取图像的多种特征,将其组合形成图像检索的特征向量,并采用欧氏距离计算图像间的相似度,实现图像初步检索;然后通过用户对图像初步检索结果进行评价和反馈,并采用机器学习算法根据反馈结果对图像初步检索结果进行调整,实现图像的精确检索;最后采用图像库检索的标准数据进行仿真测试.测试结果表明,该算法获得了稳定的图像检索结果,图像检索准确率明显高于其他算法.
（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。
多特征组合检索论文参考文献
[1].李珍,亢洁,刘兆邦,陆千琦,谢璟.一种基于多特征组合和SVM相关反馈的皮肤病图像检索算法[J].电脑知识与技术.2019
[2].丁万宁,李慧,焦洪强.多特征组合和用户反馈的图像检索算法[J].吉林大学学报(理学版).2017
[3].刘研,张吉庆,张旭堂.权重自适应的多特征组合叁维工程模型检索算法[J].计算机工程与设计.2015
[4].张文静.基于全局特征与局部特征组合的商品图像检索[D].北京邮电大学.2014
[5].向雷,肖诗斌,林春雨,吕学强.基于轮廓与SIFT特征组合的商标图像检索[J].计算机工程与应用.2013
[6].方乃伟,吕学强,张丹.机械设计图像几何特征组合检索研究[J].现代图书情报技术.2013
[7].王振杰.基于多特征组合与用户反馈的图像检索系统[D].山东大学.2012
[8].张永权.图像检索中多特征组合和相关反馈技术研究[D].兰州理工大学.2010
[9].贺星星.基于标准化局部特征组合的图像检索[D].大连理工大学.2009
[10].吴柳蓉,胡强,覃团发.基于MPEG-7多特征组合的图像检索技术[C].2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集（上册）.2008