简析图像检索系统中的CBIR技术

基于内容的图像检索技术是新一代多媒体计算机的核心技术,也是建立数字图书馆的关键技术。文章介绍制约CBIR技术发展的五种关键技术:分类存储、图像的特征提取、图像特征索引技术、图像相似度度量、相关的反馈机制。最后,对CBIR技术存在的缺陷进行分析。

基于相似图片聚类的Web文本特征算法

对于图文不符的低质量网页,现有基于文本关键词的图片搜索引擎得到的结果相关性较差。针对该问题,将图片的相似性聚类信息和网页质量因素融入文本分析过程,提出一种基于相似图片聚类的Web文本特征算法。根据网页Page Rank值、关键词HTML标签类别和关键词词性类别的不同,分别赋予其不同的权重并代入计算公式,综合计算得到整个聚类中全部关键词的文本特征值,并通过设置阈值提取高相关文本。对随机选取的15个图片聚类进行实验分析,结果表明,与百度和谷歌目前所用图片搜索算法相比,该算法能够准确地找到反映图片内容的真实文本,提高图片检索的精度。

基于文本的图像检索与基于内容的图像检索技术的比较研究

随着互联网的快速发展及各种数字化设备的普及,现代数字社会中的图像信息的数量在迅猛增长,图像信息的检索技术的研究得到了越来越多的关注.本文介绍了基于文本的图像检索技术与基于内容的图像检索技术,比较研究了这两种技术的不同的特点,指出综合运用TBIR和CBIR共同检索Web图像.