基于特征的圖像數(shù)據(jù)挖掘模型的研究.pdf

1、過(guò)去數(shù)十年中，科技飛快的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)發(fā)生了爆炸性的增長(zhǎng)?？茖W(xué)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)等等的大量出現(xiàn)，使我們迫切需要找到一種能在這浩如煙海的數(shù)據(jù)里快速、有效地發(fā)現(xiàn)知識(shí)的工具和方法。數(shù)據(jù)挖掘因此應(yīng)運(yùn)而生，并成為數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和新的數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)有希望的、欣欣向榮的前沿學(xué)科。 數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榻鉀Q信息量過(guò)大而人們無(wú)法有效利用的問(wèn)題提供了新的解決途徑。圖像挖掘就是從大量圖像集中，通過(guò)綜合分析視聽(tīng)特性和語(yǔ)義，發(fā)現(xiàn)隱含的有效

2、的、有價(jià)值的、可理解的模式，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)知識(shí)，得出事件的趨向和關(guān)聯(lián)，為用戶提供問(wèn)題求解層次的決策支持能力。 本文的研究思路是從挖掘系統(tǒng)本身的構(gòu)建入手，就如何提高系統(tǒng)的整體性、更有效地實(shí)現(xiàn)挖掘功能做了較為深入的研究，給出了一個(gè)基于Web的圖像數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)模型，對(duì)其功能模塊進(jìn)行了詳細(xì)的分析和設(shè)計(jì)，并設(shè)計(jì)了圖像特征庫(kù)。 該模型首先通過(guò)圖像檢索技術(shù)智能化的在Internet上搜索Web頁(yè)面，然后利用圖像特征提取模塊將圖像數(shù)

3、據(jù)保存到構(gòu)建的圖像特征庫(kù)和原始圖像庫(kù)中，再?gòu)挠脩舨樵兘缑娅@得用戶的查詢要求后，進(jìn)行圖像信息檢索，然后利用相關(guān)反饋技術(shù)提高信息檢索的質(zhì)量，最后將結(jié)果傳送到用戶。 本文主要做了以下幾方面的研究。 1.探討了數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基本理論 數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中，抽取出潛在的、有價(jià)值的知識(shí)(模型或規(guī)則)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的核心工作，主要研究發(fā)現(xiàn)知識(shí)的各種方法和技術(shù)。Web挖掘是從Web資源上抽取信息或知識(shí)的過(guò)

4、程，它是將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘的思想和方法應(yīng)用與Web，從Web中抽取感興趣的、潛在的、有用的模式和隱藏信息。 2.圖像特征庫(kù)的建立是進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)挖掘的前提。本文討論了特征庫(kù)的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)類型，詳細(xì)介紹了顏色、紋理、形狀和空間等圖像特征的表示方法。該特征庫(kù)能有效支持基于多種特征的圖像檢索。 3.提出了Web上基于圖像特征庫(kù)的圖像數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型(ImageDataMiningModel，簡(jiǎn)稱IDMM)，并對(duì)各部分的工作機(jī)理做

5、了詳細(xì)的設(shè)計(jì).介紹了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)平臺(tái)及主要部件，并討論了圖像數(shù)據(jù)特征立方體的構(gòu)建方法。 全文共分為六章。第一章緒論首先對(duì)多媒體數(shù)據(jù)挖掘和國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概述，然后對(duì)本文的主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排作了介紹。第二章探討了數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基本理論。第三章討論了特征庫(kù)中各種圖像特征的數(shù)據(jù)類型，詳細(xì)介紹了顏色、紋理、形狀和空間等圖像特征的表示方法。第四章闡述了多媒體對(duì)象查詢語(yǔ)言MOQL，以及各種圖像特征的近似匹配方法。第五章提出