基于多层次特征的跨场景服装检索

针对跨场景服装检索如何提取更有表述力的服装特征问题,提出了一种新的基于高层公共特征约束的相似性度量算法。首先,通过类别空间学习提取不同场景域的类别信息;然后,在场景域空间网络用类别信息约束传统对比损失函数,增大对类间负样本对的惩罚以减轻过拟合;最后,融合类别公共特征和域特定特征并通过类别判断进行辅助检索。分析和实验结果表明,新算法对跨场景服装检索的准确度要优于当前前沿的方法。     

基于simhash的密文同义词检索方法

为了解决现有的密文检索方案计算量过大,且无法支持同义词检索等问题,通过对现有的明文同义词检索方案和现有的密文检索方案进行研究,在安全KNN(k-nearest neighbour)方案的基础上提出一个支持同义词检索的密文模糊检索方法.该方法通过将现有明文同义词检索方案中的全扩展算法与安全KNN方案相结合,实现了在密文环境下的支持同义词检索的方案.同时,本文通过改进的simhash算法提高了安全KNN方案的效率.通过实验对比,可以看出本文提出的方案能够在对精确度降低很小的情况下,提升密文检索的效率,降低存储使用的空间.     

基于模糊识别的三维模型检索

提出了基于2D图像模糊识别的3D模型检索的方法。该方法根据人识别习惯模式,从6个方向采集3D模型的2D图像。考虑到人眼对色差的敏感的特点,采用适当的均匀色空间,建立各2D图像的纹理特征。然后对这些纹理特征采用模糊C-均值算法建立模糊集,这些模糊集用于模拟人对图像模糊认识,模糊集对图像变形具有鲁棒性,故提高了提取特征的稳定性和灵活性,同时改善了检索效果与人识别效果的一致性。     

基于移动Agent技术的医学图像检索方法

针对现有医学图像检索方法中，检索算法速度较慢、准确性较低以及远程检索时占用大量带宽等问题，设计并实现了一种基于移动Agent技术的医学图像检索方法，重点讨论了该方法实现的关键技术，包括提升框架下的M带整数小波变换和提取多通道纹理特征的检索算法．模拟实验结果表明，该方法实时性较强，占用网络带宽较少，采用的算法运算速度提高近10倍、运算复杂度降低约50％，提取的纹理特征能充分表达图像内容，较好地满足了医学图像的检索要求，实现了对医学图像库快速较准确的检索．     

一种基于感兴趣区域提取的医学图像检索技术

针对胸部CT扫描图像库，提出了一种基于感兴趣区域提取的图像检索方法．首先为了提取感兴趣区域，提出一种基于灰度层共现矩阵的区域增长算法，分割出病灶区域，再通过闽值算法进行边界的磨合，然后针对感兴趣区域提取形状和分布特性作为图像匹配准则的客观依据．最后，将该算法与其他底层特征算法进行比较和分析．实验结果表明，该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图像检索系统中．     

结合隐藏技术的新颖语音检索算法

采用一种新颖的结合信息隐藏技术的语音检索算法，该算法将保密语音和伪语音分割成多段，利用经典的LSB算法分别隐藏到不同的音频，并存储在磁盘空间中．提取语音码流时，利用小波变换第一级细节分量系数能量的大小找到相应的载体音频，提取其中的语音码流，并建立语音库．利用特定人语音检索技术，检出相应的语音码流，合并语音码流得到真正的保密语音．研究表明：新算法的查准率和查全率可以达到很高的水平，为信息隐藏技术的发展开辟了一条新的研究道路，同样扩大了语音检索技术的应用范围。     

一种基于轮廓的图像检索算法研究

针对图像检索存在性能的不稳定性、相对平移、旋转和尺度变换的鲁棒性不好等问题,提出了一种新的基于形状的图像检索算法.此算法通过提取轮廓的7个矩不变量和轮廓力矩来描述图像特征,用图像特征向量的归一化欧氏距离表示图像的相似度,并用星星形状的图像作为示例图像进行验证,实验证明该算法具有一定的优越性.     

Point-GAT：图注意力机制与关键点检测的融合

针对以往基于关键点的目标检测存在小尺度上的检测结果不太理想,忽略关键点之间的类别语义信息的问题,提出了一种新的关键点检测算法Point-GAT。该算法通过在Hourglass和ResNeXt主干网络上加入快捷连接,解决网络深度增加带来的学习退化问题;使用反卷积和特征融合增强小尺度目标的检测效果;同时算法使用了图注意力机制,通过构建有向有权重图映射类别之间的语义关系,获得关键点之间的类别语义信息;在优化定位和回归函数的同时,加入分类损失函数分支来反映类别语义信息。在COCO数据集上实验结果表明,该算法平均精度达到了48.3%,在PASVAL VOC 2007和PASVAL VOC 2012数据集上平均精度均高于其他算法。     

基于差分制约耦合三角网约束的图像匹配算法

为解决当前图像匹配算法忽略了相邻图像层次间灰度量级的差异性导致的较多的误检与漏检现象,使其匹配精度不高的问题,本文设计了基于差分制约模型与三角网优化的图像匹配技术.首先,利用差分高斯函数来构造差分制约方法,对相邻图像层次间的灰度量级进行一致性约束,准确提取图像特征点;然后,通过计算圆形邻域内的Haar小波响应值,确定特征点的主方向;再计算圆形邻域内的梯度与灰度特征,得到相应的特征向量;利用主方向与特征向量来生成实现特征点描述符.利用特征点描述符求取特征点之间欧氏距离的最近邻与次近邻比值,对图像特征完成初步匹配;最后,通过初匹配之间的空间关系构建三角网约束规则,对错误匹配特征点进行剔除,对匹配结果进行优化.实验结果表明:与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的匹配正确度与鲁棒性.     

增强目标模型鲁棒性的Mean-shift算法

针对传统Mean-shift算法中颜色核函数直方图对目标特征描述较弱的缺点,提出了一种联合目标特征点的二维结构信息和颜色信息的Mean-shift改进算法.改进算法细化了Harris检测算子的角点响应阈值,提取出更多的目标特征点计算其方向分布,并以方向与部分颜色特征的直方图构建目标模型,该模型能显著区分目标与背景.实验对不同算法进行了仿真及性能比较,结果表明:提出的改进算法在一定的复杂场景中提高了跟踪精度,且具有较好的鲁棒性.     

一种基于颜色信息的图像查询方法

把图像颜色信息用聚类表示，聚类过程中考虑象素的空间相关性．实验结果表明方法是有效的．     

自行调整粒度的XML向量空间检索

对XML文档的信息检索技术进行了研究，提出了一种在向量空间模型中自动界定信息单元的检索方法．这种方法能够充分利用XML的结构和语义信息，在向量空间模型中，根据具体的查询条件动态地调整信息单元的粒度，确定适于检索的信息单元，从而有效地减少检索计算量，提高整个检索系统的运行效率．     

多源异构土地基础数据一体化管理检索方法研究

为了从多源异构的复杂土地基础数据中快速准确地提取用户所需信息,提出了基于元数据的一体化管理检索方法.在元数据信息提取、元数据加权索引、实体同义词扩展检索3个环节中,结合土地领域专业知识和用户实际需求,设计和开发了共享元数据表结构、加权元数据中字段相对重要性和信息熵因子,构建地名实体和专题数据层实体同义词库,并集成到包括中文分词、实体识别、同义词扩展、索引检索和相似度计算的一体化管理检索框架中,解决了多源异构土地基础数据统一管理和精确检索的问题.实践表明,该方法较传统的通用信息检索方法具有更好的适用性和更高的准确率.     

一个音乐检索系统的研究与实现

在分析音乐的旋律及其表达的基础上,结合现有技术,挑选合适的音频特征,提出并实现了基于旋律特征的音乐检索系统.该系统同时支持手工输入和哼唱输入2种查询方式,对于小规模数据库应用有较高的识别率和较强的实用性.     

一种统一的文本与图像分类算法

基于可变精度粗糙集提出了一种统一的文本与图像分类算法．用该方法进行教育资源的分类既可处理不确定性信息，又简化了分类规则，从而有利于提高分类能力和检索的查准率．     

融合抽象层级变换和卷积神经网络的手绘图像检索方法

针对人工设计的描述子（HOG、SIFT等）在基于手绘的图像检索（Sketch Based Image Retrieval,SBIR）领域的局限性,提出了一种融合抽象层级变换和卷积神经网络构建联合深度特征描述子的手绘图像检索方法.首先,提取常规图像的边缘概率图,在此基础上进行不同抽象层级的图像变换,将抽象层级变换图像输入到深度神经网络并提取不同隐层的输出向量,最后,联合不同隐层的输出向量作为手绘图像检索的特征描述子（即联合深度特征描述子）.在Flickr15k数据库上对本方法进行了实验验证,结果表明：融合抽象层级变换和联合深度特征描述子的检索效果相较HOG、SIFT等传统方法有显著提高.本方法从图像预处理和特征描述子构建2个方面,对SBIR问题进行了改进,具有更高的准确率.     

一种语言文档自动检索方法

提出了一种基于潜在语义索引的多语言文档自动检索方法,讨论了多语言环境下概念空间的构造,文档,词语相似度的计算及文档的查询。