圖像檢索系統(tǒng)MOVER的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、基于內(nèi)容的圖像檢索在通用圖像檢索引擎,平面設(shè)計產(chǎn)品版權(quán)保護,視頻對象跟蹤等應(yīng)用中擁有廣闊的應(yīng)用前景,同時在不良信息過濾等安全領(lǐng)域也發(fā)揮著重要的作用。本文對基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)進行深入的研究,使用了SIFT局部特征、LSH高維向量索引以及多視幾何分割等技術(shù)設(shè)計并實現(xiàn)了支持移動終端的圖像檢索引擎(MOVER)原型系統(tǒng),同時開發(fā)了自動化測試框架,并對原型系統(tǒng)進行了多項改進。首先,本文系統(tǒng)使用分布式架構(gòu)設(shè)計以提升系統(tǒng)檢索性能與容量。其次,本文

2、系統(tǒng)借鑒和采用了以下方法:1、基于SVM和Bag of Words與樸素貝葉斯分類結(jié)合的數(shù)據(jù)庫圖片預(yù)分類;2、基于模擬檢索圖片與多視運動分割的圖片穩(wěn)定特征點篩選,對LSH高維向量索引進行優(yōu)化;3、基于主分量分析的圖像特征精簡;4、基于多特征組合的圖像索引構(gòu)建方法,彌補單一圖像特征在描述能力上的不足;5、使用基于min-Hashing的索引構(gòu)建方法,以支持大量數(shù)據(jù)庫圖片的檢索;6、使用機器學(xué)習(xí)的方法對圖片相關(guān)度評分方法進行改進;7、使用自