基于多線索融合的互聯(lián)網(wǎng)圖像搜索引擎關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)帶寬的提高，互聯(lián)網(wǎng)上的圖像資源變得越來越豐富，它們被大量的內(nèi)嵌在HTML網(wǎng)頁中，構(gòu)成了一個龐大的“互聯(lián)網(wǎng)圖像庫”。信息量的龐大和紛繁復(fù)雜使互聯(lián)網(wǎng)圖像檢索技術(shù)變得十分重要，而目前圖像檢索的瓶頸問題是如何準(zhǔn)確識別圖像的語義?；趦?nèi)容的圖像檢索在利用圖像底層特征逼近語義上仍存在很大的鴻溝，而使用人工標(biāo)注則費時費力。需要注意的是，與普通的圖像庫不同，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境為圖像提供了多線索的語義支持，例如圖像所處網(wǎng)頁的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)、環(huán)

2、繞文本、鏈接信息等。然而，目前的搜索引擎未能很好的融合利用這些線索，從而給出較低的查準(zhǔn)率和查全率。另外，目前的搜索引擎沒有對返回結(jié)果進行有效的歸類，給用戶的使用造成不便。本文對互聯(lián)網(wǎng)圖像搜索引擎的關(guān)鍵技術(shù)進行了拓展性研究，重點研究了多線索融合的圖像標(biāo)注技術(shù)和基于譜聚類算法的分類技術(shù)，并實現(xiàn)了一個互聯(lián)網(wǎng)圖像搜索系統(tǒng)ISearch。這些技術(shù)對于解決互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎和類似信息庫的分析與檢索問題有一定的價值。 本文首先介紹了研究背景，簡述

3、了現(xiàn)有技術(shù)與不足，并概括了本文的主要工作。 在第二章中，綜述了圖像檢索的研究狀況，包括相關(guān)技術(shù)和典型系統(tǒng)。 在第三章中，介紹了基于各種線索的圖像標(biāo)注方法，然后對融合多線索的網(wǎng)頁圖像標(biāo)注技術(shù)作出探討。 在第四章中，討論了利用譜聚類對網(wǎng)頁圖像進行分類的方法，介紹了譜聚類方法涉及的網(wǎng)頁圖像向量化、降維算法和聚類算法。 在第五章中，實現(xiàn)了一種基于互聯(lián)網(wǎng)圖像標(biāo)注和分類的圖像搜索系統(tǒng)ISearch，在本章中對其系統(tǒng)架