粒計(jì)算理論及其在圖像檢索中的應(yīng)用研究.pdf

1、粒計(jì)算是人工智能領(lǐng)域新興起的一門學(xué)科,是一種新的數(shù)學(xué)工具。它主要有三大理論:基于模糊邏輯的粒計(jì)算理論、基于粗糙集的粒計(jì)算理論和基于商空間的粒計(jì)算理論?；诹Ｓ?jì)算方法,可以在問題求解時(shí)利用適當(dāng)?shù)膭澐衷诓煌拇旨?xì)粒度世界中討論問題和尋找答案。由于粗粒度世界比原問題簡(jiǎn)單,在粗粒度世界討論問題時(shí),往往可以縮小問題求解的范圍,加快求解速度。但粗粒度世界會(huì)造成一些有用信息的損失,因此,當(dāng)問題在粗世界中不能得到求解時(shí),可以適當(dāng)?shù)販p小粒度的大小,得到更

2、加細(xì)致的層次空間,找到在上一層次中無法確認(rèn)的問題的答案。這樣就使得一個(gè)不確定的問題通過一個(gè)粗細(xì)的劃分,在最合適的層次中得到解決。目前粒計(jì)算理論在知識(shí)發(fā)現(xiàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)、語義web服務(wù)、圖像分類和檢索等領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用,但是利用粒計(jì)算的方法解決應(yīng)用方面的問題還存在一些技術(shù)上的難題。
　　 圖像檢索技術(shù)一方面是對(duì)圖像的底層特征,如顏色、紋理、輪廓和形狀等特征進(jìn)行計(jì)算和比較,檢索出符合用戶需求的圖像集合;另一方面是針對(duì)圖像的語義特征

3、進(jìn)行的檢索。但是在傳統(tǒng)的圖像檢索方法中,還沒有尋找出一種有效的方法來提高圖像檢索的時(shí)間復(fù)雜度、查全率和查準(zhǔn)率等技術(shù)指標(biāo)。
　　 本文對(duì)圖像檢索的相關(guān)技術(shù)和粒計(jì)算的理論方法進(jìn)行了深入研究,并嘗試將粒計(jì)算理論與圖像的檢索技術(shù)相結(jié)合提出了新的圖像檢索方法。本文主要的創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　 (1)將概率粗糙集理論和圖像的語義標(biāo)注技術(shù)引入圖像信息檢索中,提出一種基于樸素貝葉斯理論和概率粗糙集的圖像信息檢索模型。首先研究了圖像的精確標(biāo)注

4、和模糊標(biāo)注,并構(gòu)造精確標(biāo)注詞空間以及進(jìn)行精確標(biāo)注圖像和模糊標(biāo)注圖像的查詢,然后計(jì)算查詢特征與圖像庫(kù)中圖像之間的語義相似度,并根據(jù)相似度的大小給出檢索的排序和輸出。
　　 (2)針對(duì)傳統(tǒng)紋理圖像檢索方法精度不理想的問題,給出了基于相容?？臻g的多層次圖像紋理識(shí)別方法。然后,針對(duì)紋理圖像在顏色考慮上的缺失,提出了在粒度層次上進(jìn)行顏色匹配的方法。最后,結(jié)合以上兩種方法,給出了綜合顏色和紋理特征的相似度改進(jìn)算法。
　　 (3)以粒