基于内容的多媒体信息检索技术

本文介绍了多媒体信息检索的原理与特点,着重阐述了基于内容的图像检索、视频检索和音频检索技术。

加权融合基于内容和协同过滤的音乐推荐算法

随着互联网技术及音乐资源电子化地发展,用户获取音乐资源越来越容易。但音乐库不断增大却使得用户快速找到心仪音乐变得愈发困难。为解决传统单一音乐推荐算法的不足问题,提高音乐推荐质量,在深入研究基于内容和协同过滤推荐算法基础上,文章提出在基于协同过滤推荐算法中融入时间因素并与基于内容推荐算法加权融合的音乐推荐算法。实验结果表明,与传统单一推荐算法和部分相关算法相比,这种算法为用户推荐音乐的效果更好。

基于内容的快速事件匹配算法

在对分布式虚拟环境应用特点和已有事件匹配算法进行研究和分析的基础上,设计并实现了一种基于内容的快速事件匹配算法。该算法兼顾了处理订购和事件匹配的效率,能够有效地解决对称事件匹配问题,从而使基于内容的发布/订购模型能较好地应用于分布式虚拟环境。实验结果及性能分析证明了该算法的可行性和有效性。

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构.CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS.还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析.CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术.

基于内容的电影推荐算法研究

提出了一种基于内容的电影推荐算法,通过分析电影的特征和用户的兴趣,实现更精准的电影推荐。首先,研究了基于TF-IDF的向量化方法,将电影的类型和导演信息转化为特征向量;然后,通过计算电影之间的相似度,使用余弦相似度来衡量电影之间的相关性;接下来,根据用户的偏好和需求,通过加权相似度得分来提高相关电影的推荐优先级;最后,通过筛选和排序,从候选电影中选择出最合适的推荐结果。实验结果表明,该算法能够为用户提供个性化的电影推荐,提高用户的观影体验。

基于内容的多媒体信息检索研究进展

本文介绍了多媒体信息检索的原理与特点,从基于内容的图像检索、视频检索和音频检索的角度对基于内容的多媒体信息检索的研究进展进行了介绍,并对基于内容的多媒体信息检索前景进行了探讨。

基于内容的视频编码标准MPEG-4

视频编码技术的研究不仅具有很大的理论意义,更具有迫切的现实意义。视频编码标准的开放体系结构为标准的研究和发展提供了良好的平台。MPEG—4引入了视频对象的概念,并提供了基于内容的视频编码工具。本文对MPEG-4从功能、编码特点、编码技术等方面做分析阐述。

基于内容的图像检索系统

文章介绍了基于内容的图像检索技术及其优势,并举了几个例子。

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像数据库检索技术是当今的一个研究热点。本文介绍了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术,并列举了几种较为先进的图像检索系统。最后探讨了当前研究中存在的问题以及今后的研究方向。

一种大尺寸遥感图像基于内容检索的纹理特征提取算法

大尺寸图像按照区域类别分块,用灰度共生矩阵法对各子块提取出纹理特征,并利用类似Hu的不变矩的方法对各子块纹理信息进行统计,从而提取出与大图像中各纹理的空间位置相关的一组纹理特征值。该方法对传统的共生矩阵法进行了改进,使其适用于大尺寸图像多区域类别的纹理特征提取,可用于大尺寸遥感图像的基于内容的检索和初分类研究。

基于内容的视频检索技术研究

研究了视频数据库的基于内容检索技术，对其中的关键技术和各种算法进行了描述及评价，并对其存在的问题和研究方向进行了讨论。

基于内容的大学英语测试与评价研究

基于内容的教学理念自传入中国后凭借其将语言与内容相结合进行教学的特点,受到了广泛的应用与传播。但是,却少有研究关注基于内容的大学英语测试与评价。在基于内容的大学英语教学改革过程中,探讨如何设计基于内容的形成性评价和测试。研究表明,融入内容的评价理念后,形成性评价可以引导学生的学习方式,测试也能够促进学生语言应用能力的发展,而资格性形成性评价在当下大评价环境下存在着不公平危险。

基于内容的图像检索技术研究

分析了基于内容的图像检索的关键技术以及各个阶段的研究特点,重点分析了基于颜色和基于形状的图像检索技术。指出了目前研究中存在的主要问题并提出了今后的研究方向。

基于内容的推荐与协同过滤融合的新闻推荐方法

针对基于内容的新闻推荐方法中用户兴趣多样性的缺乏问题和混合推荐方法存在的冷启动问题,提出一种基于内容与协同过滤融合的方法进行新闻推荐。首先利用基于内容的方法发现用户既有兴趣;再用内容与行为的混合相似度模式,寻找目标用户的相似用户群,预测用户对特征词的兴趣度,发现用户潜在兴趣;然后将用户既有兴趣与潜在兴趣融合,得到兼具个性化和多样性的用户兴趣模型;最后将候选新闻与融合模型进行相似度计算,形成推荐列表。实验结果显示,与基于内容的推荐方法相比,所提方法的F-measure和整体多样性Diversity均有明显提高;与混合推荐方法相比,性能相当,但候选新闻无需耗时积累足够的用户点击量,不存在冷启动问题。

基于内容图像检索中相关反馈技术的回顾

由于相关反馈技术能有效地提高基于内容图像检索的性能,使它成为图像检索系统中不可少的一部分.近年来相关反馈技术的研究正吸引着越来越多的关注,涌现出了许多算法.在简要介绍了基于内容图像检索后,文中讨论了相关反馈的交互过程和其中的重要环节,进一步分析了相关反馈中的学习问题及其特点,根据相关反馈算法所采用的检索模型把算法分为基于距离度量的方法、基于概率框架的方法和基于机器学习的方法,并在这个分类下对近年来有代表性的一些算法进行了分析和探讨,最后展望了相关反馈技术未来的发展方向.

基于内容图像检索中的特征性能评价

在基于内容的图像检索中,不同图像特征反映了图像各个侧面的内在特性,因此,在使用图像特征进行检索时存在多种相似性度量方法.特征以及特征间相似性度量方法的选取是当前CBIR研究的一个重要课题,评估了CBIR系统中使用的图像特征在不同相似性度量方法下及多种特征在不同图像库上的检索性能,为CBIR系统的设计和实现提供一定的依据.通过实验发现,图像特征的检索性能不仅同相似性度量方法有关系,同时与图像库也有密切的关系.

基于内容的图像检索系统的最新进展

该文在分析现有的基于内容的图像检索系统结构的基础上,探讨了系统中的关键技术和当前主要优化方法,介绍了目前的系统应用情况,着重归纳了图像检索系统研究的最新进展,并详细阐明了当前研究中存在的问题,最后指出了今后进一步研究的方向。

一种基于内容和协同过滤同构化整合的推荐系统模型

基于内容的推荐系统和协同过滤系统是最为流行的两种推荐系统,它们都有各自的优点和缺点。提出了一种基于对这两种推荐系统同构化整合的推荐模型,该算法同时拥有协同过滤推荐系统和基于内容推荐系统的优点,并且在一定程度上避免了基于内容或协同过滤的传统推荐系统各自的缺点。实验表明,该同构化整合模型与算法比传统的简单基本推荐模型、基于内容的推荐模型和协同过滤推荐模型提高了推荐的精确率。

一种遥感影像基于内容检索模型的研究与设计

分析了基于内容的图像检索技术,提出了一种与遥感影像应用模式紧密结合的遥感影像基于内容检索的模型,重点分析和讨论了该模型所采用的特征提取算法,并提出需要进一步研究的内容.

基于内容图像检索的聚类算法研究

介绍了基于内容图像检索的系统结构、特征提取等内容,并将数据挖掘的聚类算法与之结合,对各种聚类算法进行了总结,最后提出了一些未来的发展方向。