發(fā)布時間：2019-10-18 11:45

【摘要】：本文針對內(nèi)容為特定類型物體的圖像,討論其適用于基于內(nèi)容檢索的多種特征,提出了通過多特征融合和結(jié)果重排的檢索方法,并以人臉為例實現(xiàn)了一個檢索系統(tǒng)。本文的主要研究成果及創(chuàng)新點有:首先,從圖像中抽取顏色、紋理、形狀等含有多種信息的視覺特征、從多個角度描述物體;接著,利用直方圖統(tǒng)計、聚類、信息增益等方法,從各個特征中選取出最具判別力的子集,給出了針對檢索的特征改造方法,使其能迅速降維、同時仍能有效表征圖像內(nèi)容;然后,通過多特征融合方法將這些改造后特征的距離相結(jié)合、迅速過濾整個數(shù)據(jù)集,得到與檢索圖像最可能相似的備選集;最后,以精確特征重新排序,得到數(shù)據(jù)庫中與查詢圖中人物在長相、裝扮、神態(tài)上最為相似的圖片。隨著物體的類型被限定,圖與圖之間的差異性急劇減小。為此,本文討論了多種特征在體現(xiàn)這些細(xì)微差異之時所能起到的不同作用,給出將其相互融合、共同表征的公式,并提出了通過實驗確定各項權(quán)重參數(shù)的方法。另一方面,特征種類及維數(shù)的增加將導(dǎo)致檢索效率的下降。對此,本文采用了兼顧效率與精度的過濾和結(jié)果重排方法。此外,我們還針對該明星臉檢索系統(tǒng),提出了評判檢索結(jié)果優(yōu)劣的方法:對單個結(jié)果從頭發(fā)、臉型、表情等多方面進(jìn)行評分,修正了第k位正確率(Precision@k)、平均正確率(Average Precision)、平均正確率均值(mAP)的定義。我們根據(jù)福布斯排行、從因特網(wǎng)上搜集了大量名人圖片組成數(shù)據(jù)集,并設(shè)計、進(jìn)行了大量實驗,分析實驗結(jié)果數(shù)據(jù)的精度和時間消耗后證明:該系統(tǒng)能提供精準(zhǔn)的檢索結(jié)果,具有優(yōu)越的平均正確率均值(mAP),且有效縮短了檢索等待時間。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 馮貴蘭;譚良;;云環(huán)境中基于多屬性排序的密文檢索方案[J];計算機科學(xué);2013年11期

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3 劉慶和;梁正友;;一種基于信息增益的特征優(yōu)化選擇方法[J];計算機工程與應(yīng)用;2011年12期

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本文編號：2551072