基于视觉相似性的中文古籍内容检索方法

人类文化遗产的数字化应用是数字图书馆计划的重要组成部分 .目前 ,数字化手书中文古籍尚缺乏有效的内容检索手段 .提出了一种基于视觉相似性的计算机古籍内容检索方法 ,研制出关键支撑技术 .该方法提取视觉对象的形态特征、全局位置特征和页面特征 ,采用高维空间索引技术组织形态特征构成的特征空间 ,完成视觉相似对象的快速检索 ,定义精度控制参数 ,动态调整由形态到语义的映射 ,借助约束验证技术提高一组相关对象的检索精度 .原型系统证实了新方法的可行性 ,获得了直接在数字化图像上自动完成古籍内容检索的技术效果 .

彩色视觉相似性图像评价方法

针对当前评价方法对彩色图像评价的不足,提出一种基于彩色视觉相似性的图像质量评价方法。首先通过把彩色图像转换到相对均匀的色空间(LAB2000HL),再根据视觉空间响应特性分别使用亮度对比度敏感函数(CSF)和色度CSF进行调整,获得各维图像的结构相似性(M-SSIM)指数,最后综合考虑色空间各维信息对彩色视觉质量影响的权重,建立综合评价指标现实彩色图像的质量评价。实验中,利用图像数据TID2008进行测试,并通过Spearman等级相关系数和Kendall等级相关系数分析评价结果与其视觉主观评价的一致性。实验结果表明,与其他图像质量方法比较,所提方法的评价结果与视觉主观评价具有较高的一致性。

汉语短时序列回忆中的语音相似性和视觉相似性效应

语音相似性效应和视觉相似性效应是短时序列回忆中的两个典型性效应,但前人很少探讨这两种效应的交互作用。本研究利用汉语字形和语音的属性,观察汉字短时序列回忆中语音相似性效应、视觉相似性效应及两者的交互作用。研究结果发现当回忆项目在语音或视觉上单纯相似或不相似时,视觉相似性效应及其与语音相似性的交互作用与混合词表条件下所发现的结果有很大的不同。这个研究结果为丰富和补充相关理论模型提供了进一步实证依据。

考虑视觉相似性的广角图像背景区分层增强

为了解决广角图像背景区内容复杂导致的视觉效果差问题,提出一种考虑视觉相似性的广角图像背景区域分层增强方法。首先根据视觉习惯将对图像亮度进行调整,通过相似性像素取值计算出符合人眼需求的相似性曲线,使最初图像转换至模糊域中,并求解得出模糊特征平面,再运用分段函数实现灰度映射增强,同时将增强后的图像空间像素分层映射到对应模糊集合中,运用迭代增强函数求解获取出新模糊集合,并按照用户个人视觉相似性来控制增强迭代计算次数,实现图像背景区增强。仿真结果证明,所提方法可有效提高图像层次感,并表现出较好的对比度和亮度,说明所提方法具有良好的图像增强效果。

基于多特征相似性融合的半参考图像质量评价

提出了一种基于多特征相似性融合的半参考图像质量评价方法.在多个特征域,该算法采用不同的策略,分别评估了原始与待测图像之间的视觉相似性,并利用特征融合模块将上述特征相似性度量合并为图像整体质量指标,即MFSIQ(Multi-Feature Similarity based Image Quality).为验证所提出算法的性能,本研究分别在三个主流数据库上,将所提出算法与主流的全参考以及无参考算法进行了性能比较.实验结果表明,MFSIQ的性能优于两种主流半参考算法和全参考算法PSNR,甚至可以媲美人们所熟知的全参考算法SSIM.

面向视觉相似的红外伪装仿真效果评估

针对红外伪装仿真系统效果评估困难的问题,提出了一种面向视觉相似的解决方法。从视觉相似的角度出发,定义了一种新的视觉相似性模型,并建立了包括温度偏差系数、离散偏差系数和视觉相似性系数的评价指标体系;为减小主观经验的影响,引入直觉模糊集理论,建立了仿真效果评估的多属性决策模型;采用逼近理想解的排序算法(TOPSIS)进行模型求解,并针对算法存在距离正、负理想方案区分度不高的问题,定义了一种基于直觉模糊集Hamming距离的灰色接近系数来表征方案与理想方案的接近程度,有效解决了多属性决策问题。实例表明,该方法的评估结果与TOPSIS方法的结果一致,且与专家评估结果一致,验证了评价指标体系的合理性和评估方法的可行性。

考虑视觉显著性的部分相似图像检索

当前流行的图像检索系统普遍采用词袋(Bag-of-Words)模型表示图像视觉内容。由于传统的视觉词袋模型忽略了局部特征间的几何关系,考虑几何约束的后处理方法明显地提高了检索准确率。这些方法认为每个局部特征点是平等的,然而在实际情况中,图像中的局部特征点对于部分相似图像检索任务的重要性是不同的,比如位于相似图像区域上的特征点要比位于背景图像区域的特征点重要。鉴于此,提出考虑图像特征点重要性的部分相似图像检索算法。首先用视觉显著性算法来计算图像每个像素点的显著性(即重要性),然后在几何验证计算图像间匹配分数中考虑匹配局部特征点的重要性,最后在广泛使用的相似图像检索数据集上对提出的算法进行验证。实验结果表明了本方法的优越性。

基于视觉和语义互学习的标签完备标注

大多数图像标签完备方法仅依据待完备图像的视觉特征搜索近邻图像,获取候选标签实现完备,往往忽略候选标签与初始标签隐含的语义和视觉关系.为有效完备图像标签,本文依据信息的相互学习机制提出一种基于视觉和语义互学习的标签完备标注方法.首先,依据待完备图像的视觉特征和初始标签语义,搜索其近邻图像集并获取候选标签;其次,根据候选标签与初始标签的视觉内容相似性和语义相关性度量候选标签与待完备图像的关联度;最后,结合候选标签频率,选取关联程度高的候选标签实现标签补全.在基准数据集Corel5K以及真实数据集Flickr30Concepts上进行实验验证,结果表明该方法在图像标签完备的平均准确率、平均召回率以及覆盖率上均表现出更优的性能.

数字人文影响下数字艺术史的研究实践与创新

进入数字时代后,与数字人文相结合似乎已经成为人文艺术学科的重要发展路径。在数字人文理念影响下,图像识别、目标分类、深度计算等数字技术与艺术史研究深度交融,不断催生新的学术认知。一方面,数字艺术空间打破时空限制,使艺术史研究从静态走向动态,呈现“历史视角”。另一方面,“数值化”打破数字图像限制,使艺术史研究实现基于生成模型与深度学习的自主分析,摆脱“主观影响”。随着数字技术与艺术史研究的进一步交叉融合,数字艺术史将成为艺术学领域交叉学科建设的重要思路。

三维CAD模型检索综述

对三维CAD模型检索研究现状进行了深入和系统的综述。CAD模型检索可划分为两个层次:基于视觉相似性的三维CAD模型检索、面向语义与功能描述的三维CAD模型检索。分别分析了两种检索层次下CAD模型的检索方法。在此基础上总结了三维CAD模型检索评测基准库、评测方法等。最后展望了现有研究中的难点及进一步的研究方向。

视频数据库管理中基于内容的视频识别方法

在数字图书馆的建设中。视频数据库是一个很重要的部分。本文介绍了在大的视频数据库中搜索给定视频片段的基本方法,为了提高搜索效率,本文首先介绍了近似-最近邻搜索方法,然后介绍了用于建立索引的LSH方法。

钓鱼防御技术的商业应用

目前网络钓鱼正逐渐取代蠕虫和木马。在业界的共同努力下,通过邮件过滤、电子邮件认证、PwdHash、SpoofGuard、SSL等技术,使得钓鱼攻击的增长趋势有所遏制。但钓鱼攻击又出现了一些新的变种,文章基于视觉相似性评估、信息转移控制系统等的数学模型,为防御和反击这些变种提出了新的解决路径。

相信自己的眼睛

芬德利的相对论是,一个人对艺术品做出自信的个人判断的自然能力,与他花在欣赏和比较彼此具有视觉相似性的艺术品真品上的时间成正比。我强调的是视觉上的相似性。忘掉艺术家、时间、国籍,还有,一定要忘掉各种主义。