【摘 要】
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随着计算机技术和网络通信技术的飞速发展,以及多媒体技术的广泛应用,海量的各种类型的信息正在被人们采集、传输和应用。多媒体信息的表现方式除了最初单一的文本方式外,还
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随着计算机技术和网络通信技术的飞速发展,以及多媒体技术的广泛应用,海量的各种类型的信息正在被人们采集、传输和应用。多媒体信息的表现方式除了最初单一的文本方式外,还出现了图形、图像、动画以及视频等方式。这就使得图像检索工作越来越受到人们关注。本论文针对当前图像检索研究现状,提出一种基于Bayes统计学习的语义图像检索方法,旨在解决图像底层视觉特征和图像语义之间存在的“语义鸿沟”问题,以达到更高的图像检索准确率和效率。本文的主要工作包括以下几个方面：(1)通过对图像语义模型的研究,建立图像语义模型及其表示方法和图像语义的提取方法。(2)通过对图像分割方法和特征提取策略的研究,提出一种可行算法对图像进行分割,有效地减少分割过程中的迭代数次,提高算法的运行效率。(3)通过对语义分类器技术的研究,提出基于Bayes统计学习方法探讨语义分类器的设计,对图像语义进行自动标注。(4)通过对语义图像检索系统的研究,提出基于图像语义检索原型系统的系统框架及其功能和数据库的设计方法。
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