2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、計(jì)算機(jī)技術(shù)、多媒體技術(shù)以及Internet技術(shù)的飛速發(fā)展產(chǎn)生大量的圖像信息,因此如何有效地、快速地從大規(guī)模的Web數(shù)據(jù)中檢索出滿足用戶需求的圖像是一個(gè)目前急需解決的重要問(wèn)題。然而,從圖像的視覺(jué)特征到圖像的語(yǔ)義表達(dá)之間存在巨大的“語(yǔ)義鴻溝”,為了縮小存在的巨大差距,基于高層語(yǔ)義圖像檢索(HSBIR,High-level Semantic-Based Image Retrieval)成為圖像檢索領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。 本文在回顧基于內(nèi)容圖

2、像檢索研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對(duì)圖像語(yǔ)義標(biāo)注和相關(guān)反饋技術(shù)展開(kāi)深入的討論,從算法思想上對(duì)現(xiàn)有的主流語(yǔ)義標(biāo)注模型和相關(guān)反饋算法進(jìn)行了理論與實(shí)踐的剖析與比較,指出兩種技術(shù)的不足及其發(fā)展方向。提出了一種語(yǔ)義向量算法,構(gòu)建了圖像語(yǔ)義關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了圖像底層視覺(jué)特征和語(yǔ)義的復(fù)合索引。通過(guò)相關(guān)反饋技術(shù)一方面便于理解用戶的查詢意圖,調(diào)整相似度量準(zhǔn)則以符合用戶的需求;另一方面,給相關(guān)圖像傳遞語(yǔ)義信息,更新相關(guān)性強(qiáng)度,充實(shí)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的有效檢索。文章

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