一种压缩域特征提取与语义图像检索技术

为了解决“语义鸿沟”问题 ,通过将隐含语义索引 (L SI)技术引入到图像语义提取问题的研究中 ,试图从图像的视觉特征中抽取出“高层概念”.基于 GM(1,1)压缩域中的一种图像特征 ,提出了一种建立“图像视觉特征”与“语义信息”之间映射的技术方法 .实验研究表明 ,这种基于压缩域特征和 L SI技术的图像检索方法能显著改善图像检索的性能 。

基于颜色、形状和纹理的多特征融合图像检索

基于单一特征的图像检索的许多方法都已经相当成熟,如何有效利用这些特征是基于内容图像检索的一个关键问题。利用颜色、纹理、形状等特征,在多特征融合检索时用动态生成权值的方法进行图像检索。实验结果表明,算法能够准确、高效地检索出目标图像,相对于单一特征的检索,有效提高了图像的检索精度。

浅谈DIP在视频点播技术中的应用——基于内容的颜色特征图像检索系统

以基于内容的颜色特征图像检索实例系统为基础,研究RGB与HSI颜色空间内,全局直方图,累积直方图,局部累加直方图对图像的描述。以之为特征,再引入欧氏距离的相似性度量方法实现基于内容的图像检索。并成功实现了在数字计算机上的基于内容的颜色特征图像检索系统,并提出该技术应用于VOD的构想。

基于形状边缘点夹角直方图的图像检索研究

针对形状特征图像检索具有平移、旋转和尺寸不变性的优点,提出了一种直接在边缘曲线上提取特征的方法,该方法利用边缘点的夹角直方图作为特征向量.经实验表明:该方法能有效提高图像检索的精确度,并能缩短检索时间.

一种改进的SIFT-PCA算法在图像检索中的应用

针对SIFT算法(尺度不变特征)提取出的图像特征点向量维数较多造成计算量较大、检索效率低等问题,提出一种SIFT和改进的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的SIFT-PCA算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点向量,然后利用改进的PCA算法把特征点向量变换到另一个空间,得到最具有代表性的特征参数,实现对特征点向量的降维。此算法在保证原SIFT算法鲁棒性的同时减少了计算量,增强了实时性。实验结果说明了该算法具有尺度、平移、旋转、光照不变性,在图像检索中应用切实可行且效果良好。

基于本体的医学图像检索系统

介绍了基于内容的图像检索技术和医学图像检索系统的相关概念,分析了医学图像检索系统的研究现状,采用多特征归一化图像检索方法、低级特征和语义特征相结合的二级检索机制,构建了一个基于本体的医学图像检索系统。

多特征图像检索排序学习算法研究

检索结果的排序是信息检索领域中的一个重要问题,目前大多数检索模型都将排序学习问题归结为一个二值分类问题,但实验表明分类的准确性与检索的性能并没有直接的联系,一个分类学习算法可能获得很高的分类准性,但并不一定能够有很好的排序性能。本文在目前一些排序算法的基础上重点研究了基于边际(margin)的风险最小化排序学习框架,并对它的损失函数和计算复杂度进行了深入分析,最终得出一个高性能的排序学习算法,并在Corel图像集和TRECVID 2005-2007视频数据集上验证了该算法的有效性。

论多特征智能搜索技术在视频分析中的应用

多特征智能搜索的图像处理技术结合了人脸识别技术以及图像特征检索技术的应用使公安机关在目标查找效率、综合研判能力等方面有了很大的突破,有效提升智能视频系统的应用水平,助力平安城市建设和公安实战应用。

大数据环境下的视频智能分析技术应用研究

在大数据时代,人们对智能视频分析技术越来越看重。智能视频分析依赖于视频算法对视频内容进行分析,通过提取视频中关键信息,进行标记或者相关处理,通过与公安掌控的其他数据实现有机融合,并形成相应事件和告警的监控方式。广州市公安局以云计算、大数据、大并发视频智能分析技术为基础,围绕视频指挥、视频监看及视频侦查,开展了一系列研究和探索工作,有效提升了智能视频系统的应用水平,力助平安城市建设和公安实战应用。