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基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)畢業(yè)設(shè)計(jì)論文(留存版)

2025-09-13 13:57上一頁面

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【正文】 要的窗口有命令窗口;圖像窗口;編輯 /調(diào)試窗口;它們的作用分別為輸入命令;顯示圖形;充許使用者創(chuàng)建和修改 MATLAB 程序 。如果評(píng)分結(jié)果是靜態(tài),命名為,如果是動(dòng)態(tài),命名為 。 表 42 原始與改進(jìn)線條方向直方圖正確率 5176。 近鄰分類器 9 根據(jù)線條方向直方圖特征計(jì)算函數(shù)計(jì)算得到相應(yīng)的特征并顯示計(jì)算結(jié)果 10 msf_EmotionalImgRetrieval.m 用來實(shí)現(xiàn)情感圖像檢索 , 檢索 39。量化 圖 411 正確檢索到 19 幅與示例圖像相似的動(dòng)態(tài)圖片 3)分類器為 Weighted kNN, k=3,10176。量化 Weighted kNN 分類正確率表 次數(shù) N K 值 1 3 5 7 9 1 2 3 4 5 均值 由表 48 和表 49 可知,當(dāng) k=7 時(shí), kNN 分類正確率最高,為 。 經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn),在特征數(shù)據(jù)庫 FeatureDB 中,建立了 60 多個(gè)特征文檔,如圖 414。而 5176。量化 Weighted kNN 分類正確率表 次數(shù) N K 值 1 3 5 7 9 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 24 1 2 3 4 5 均值 由表 46 和表 47 可知,當(dāng) k=9 時(shí), weighted kNN 分類正確率最高,為 。量化 當(dāng)特征數(shù)據(jù)庫計(jì)算完成后,屏幕上會(huì)出現(xiàn)一個(gè)選擇菜單,如圖 46 所示,“ d”表示 Demo 演示選項(xiàng),當(dāng)選擇“ d”時(shí),彈出圖 47,選擇一張示例圖片,系統(tǒng)根 據(jù)根據(jù)圖片的語義特征,在已分類的圖像特征數(shù)據(jù)子庫里,利用余弦距離計(jì)算示例圖片和子庫中各圖片的距離,然后按照距離由小到 大的順序排列輸出。 5 查找給定目錄下的指定類型的所有文件 , 并返回文件名表 6 根據(jù)文件名分析得到其對(duì)應(yīng)的語義名 . 7 用于實(shí)現(xiàn) 39。單位量,第二行是在 10176。 圖 32 MATLAB 圖標(biāo) 軟硬件環(huán)境的介紹 計(jì)算機(jī)軟硬件配置:主頻為 AMS Athlon(tm) II DualCore M320,內(nèi)存為,操作系統(tǒng)操作平臺(tái): MATLAB R20xxa 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 13 情感圖像數(shù)據(jù)庫的建立 實(shí)驗(yàn)中搜集了風(fēng)景圖像、自然圖像,藝術(shù)類圖像,如兵馬俑、雕塑、油畫、國畫等等一些具有地方特色的圖像。數(shù)組是一組數(shù)據(jù)值的集情感數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 圖像感性特征庫 用戶情感信息 學(xué)習(xí)機(jī)制 元數(shù)據(jù)檢索子系統(tǒng) (情感用戶模型) 特征提取子函數(shù) 圖像數(shù)據(jù)庫 用戶檢索要求 檢索到 的圖像 用戶反饋 圖像元數(shù)據(jù) 印象語元數(shù)據(jù) 檢索到元數(shù)據(jù) 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 12 合,這些數(shù)據(jù)被編上行號(hào)和列號(hào),擁有唯一的名稱。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖25 所示。為量化,統(tǒng)計(jì)出這些邊緣點(diǎn)的直方圖,例如下圖 2 2 23 所示,圖 2 23 為靜態(tài)圖像示例,圖 21 為動(dòng)態(tài)示例。 羅伯托 [12]提出了一種分類方法,叫做無監(jiān)督圖像分類法。例如,線條形態(tài)的不同會(huì)給人不同的感受,垂線給人以正直、公平、莊嚴(yán)、嚴(yán)肅;水平線給人寬廣、無線延伸、遐想、安靜、有活力;曲線給人以柔美、優(yōu)亞、有節(jié)奏感。此外,圖像檢索的結(jié)果也將隨著情感圖像內(nèi)容的參與而增強(qiáng)。因此客觀上講,目前的圖像 搜索引擎,從本質(zhì)上并沒有解決這一難題,搜索結(jié)果不能達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。近年來,圖像檢索技術(shù)已成為什么熱門的研究課題。如何有效地模擬人觀察圖像后所引起的情感感覺,并使用帶有感情色彩的語義表述圖像,是一個(gè)具有很大挑戰(zhàn)性的前沿課題。 ( 4) KNN、 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn); 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( NN, neural work)是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出來的,是對(duì)人腦動(dòng)能的若干特性的簡化、抽象和模擬的數(shù)學(xué)模型。目前情感圖像檢索主要涉及以下四個(gè)方面的研究內(nèi)容: 1)定義圖像的感性特征(圖像元數(shù)據(jù)),即抽取圖像中較容易引起用戶情感變化的特征; 2)定義用戶情感信息的描述方式(印象語元數(shù)據(jù)),即用戶用來表達(dá)心理的形容詞(也稱為印象語, Impression Words)在計(jì)算機(jī)中的處理和表達(dá)方式; 3)計(jì)算圖像感性特征與用戶情感需求之間的語義 相關(guān)性,即建立用戶高層次的情感信息和圖像低層次的感性特征之間的聯(lián)系,也即建立情感用戶模型( Affective User Model); 4)通過學(xué)習(xí)機(jī)制,根據(jù)用戶的不同,自適應(yīng)調(diào)整情感用戶模型,提高檢索的準(zhǔn)確性,即個(gè)性化情感用戶模型。目前的商用 Web 圖像搜索引擎,如Google 和百度都是采用和文本搜索類似的技術(shù)路線,即采用 Web 網(wǎng)頁中與圖像關(guān)聯(lián)的文字信息(即圖像標(biāo)簽文字)來完成搜索任務(wù)。該計(jì)算機(jī)安裝有 Matlab 20xx 或以上版本軟件(或其他開發(fā)平臺(tái)軟件)、 Microsoft Word 字處理軟件(或具有相似功能的其他軟件)、 ACDSee 圖像瀏覽軟件(或具有相似功能的其 他軟件)。 論文作者簽名: (簽字)時(shí)間: 年 月 日 指導(dǎo)教師簽名: (簽字)時(shí)間: 年 月 日 西 安 郵 電 大 學(xué) 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) (論文 ) 任 務(wù) 書 學(xué)生姓名: 任寧寧 指導(dǎo)教師: 劉偉 職稱: 副教授 學(xué)院: 計(jì)算機(jī)學(xué)院 專業(yè): 計(jì)算 機(jī) 科學(xué)與技術(shù) 題目: 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 一、任務(wù)與要求 圖像中含有情感信息,不同的圖像會(huì)喚起人類不同的情感。 5) 20xx 年 11 月 1 日 8 日: 完成《開題報(bào)告》的撰寫工作 、準(zhǔn)備開題報(bào)告答辯工作 6) 20xx 年 11 月 7 日:開題報(bào)告答辯。基于內(nèi)容的圖像檢索( contentbased image retrieval, CBIR)是有望解決上述問題的關(guān)鍵技術(shù)。最后得到若干幅圖像,其中 “靜感 ”類圖片若干張, “動(dòng)感 ”類圖片若干張。 Hayashi使用了反向傳播規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立圖像特征與印象詞間的聯(lián)系,達(dá)到了 %的準(zhǔn)確率。 包括東方和西方 作品 )。目前,人們一般采用形容詞描述圖像的情感語義,例如,燭光給人溫馨溫暖的氣氛等等,日本研究人員早早開展這方面的研究,他們將描述情感語義的形容詞稱作為 Kansei(感性的 )[ 3 ]。由于圖像依靠它的視覺特征來進(jìn)行檢索,根據(jù)視覺特征的相似度進(jìn)行比較,然后按照相似度進(jìn)行排序并且將結(jié)果返回給用戶。從色調(diào)上看,一般將色彩分為暖色調(diào)和冷色調(diào),不同的色調(diào)帶給人不同的感受,性別的差異對(duì)相同色調(diào)的感知也是有差異的。這是考慮個(gè)體差異,增強(qiáng)檢索系統(tǒng)滿意度的一個(gè)重要方向。提出了六個(gè)方面的視覺美學(xué)的基礎(chǔ)上人類視覺系統(tǒng)的模塊化。的時(shí)候線條給人的感覺是相同的,那么我們就可以通過一次對(duì)折將 0176。換句話說,就是在 N個(gè)已知樣本中選擇 k個(gè)距離 x最近的樣本,設(shè) N 有 n1,n2,n3,n4...ni,i 個(gè)各類, k1,k2,k3,...ki 分別屬于 n1,n2,n3,n4...ni,那么 maxjj k 得到的類別就是 x的類。在本節(jié)課中我們將會(huì)看到這三個(gè)窗口的例子。 圖 41,第一幅圖片三位同學(xué)打分為: 6, 均值是 ,第二幅圖片打分為 3,均值為 ,所以這兩幅圖片不符號(hào)實(shí)驗(yàn)要求,因此,將這兩幅圖片丟棄。 10176。動(dòng)感 Dynamic39。量化 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 21 圖 412 正確檢索到 19 幅與示例圖像相似的動(dòng)態(tài)圖片 4)分類器為 Weighted kNN, k=5,10176。所以綜上所述,當(dāng) k=7, 15176。 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 26 圖 414 特征數(shù)據(jù)庫文檔 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 27 通過本次的畢業(yè)設(shè)計(jì),我學(xué)習(xí)到了很多東西。時(shí),分類取得最大的正確率。量化 kNN 分類正確率表 次數(shù) N K 值 1 3 5 7 9 1 2 3 4 5 均值 表 47 10176。 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 18 圖 45 特征數(shù)據(jù)庫形成的過程 演示模式過程 1)分類器為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ,10176?;谇楦袌D像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 17 m 余弦距離 39。第一行圖片是 5176。 MATLAB 的主要功能有:數(shù)值計(jì)算功能、符號(hào)計(jì)算功能、繪圖功能結(jié)果的可視化、圖形化程序編制功能、 MATLAB工具箱、 MATLAB的兼容功能、 MATLAB的容錯(cuò)功能等等。 任何一個(gè) MATLAB 程序的基本組成單元是數(shù)組。隱含層也可以包含為一個(gè)或多個(gè)。 因此根據(jù)邊緣點(diǎn)的方向梯度相角度,我們可以得到此點(diǎn)的切線方向角度,并且繪制出邊緣點(diǎn)角度的方向直方圖,便于直觀,我們可以以 10176。在信息檢索技術(shù)和語言分析方面,如 WordNet 的,潛在基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 6 語義分析( LSA)可能在將來被使用。圖像中的形狀可以激發(fā)人的感性認(rèn)識(shí),主要是由于形狀的美學(xué)價(jià)值之一作用的影響。例如,我們將能夠?qū)Α耙粋€(gè)宜人的景觀”或“優(yōu)雅的服裝圖像”進(jìn)行檢 索。接著出現(xiàn)了利用 Web 網(wǎng)頁中圖像的關(guān)鍵字信息來進(jìn)行檢索的引擎技術(shù)。生活中,很多圖像不但帶有豐富的表面信息,而且蘊(yùn)含了許多情感內(nèi)容,為了滿足用戶主觀的對(duì)于圖像信 息的需求,就興起了圖像檢索技術(shù)。 西安郵電 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )成績?cè)u(píng)定表 學(xué)生姓名 任寧寧 性別 女 學(xué)號(hào) 04101118 專 業(yè)班 級(jí) 計(jì)科 1004 班 課題名稱 基于情感圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 課題 類型 科研題目 難度 一般 畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)時(shí)間 20xx 年 9 月 25 日 ~20xx 月 6日 02 日 指導(dǎo)教師 劉偉 (職稱 :副教授 ) 課題任務(wù) 完成情況 論 文 11 (千字 ); 設(shè)計(jì)、計(jì)算說 明書 0 (千字 ); 圖紙 0 (張 ); 其它 (含附 件 ): 指導(dǎo)教師意見 分項(xiàng)得分:開題調(diào)研論證分 ; 課題質(zhì)量(論文內(nèi)容) 分; 創(chuàng)新 分; 論文撰寫(規(guī)范) 分; 學(xué)習(xí)態(tài)度 分; 外文翻譯 分 指導(dǎo)教師審閱成績: 指導(dǎo)教師 (簽字 ): 年 月 日 評(píng) 閱 教 師 意見 分項(xiàng)得分:選題 分; 開題調(diào)研論證 分; 課題質(zhì)量(論文內(nèi)容) 分; 創(chuàng)新 分; 論文撰寫(規(guī)范) 分; 外文翻譯 分 評(píng)閱成績: 評(píng)閱教師 (簽字 ): 年 月 日 驗(yàn)收小組意見 分項(xiàng)得分:準(zhǔn)備情況 分; 畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)質(zhì)量 分; (操作)回答問題 分 驗(yàn)收成績: 驗(yàn)收教師 (組長 )(簽字 ): 年 月 日 答 辯 小組 意 見 分項(xiàng)得分:準(zhǔn)備情況 分; 陳述情況 分; 回答問題 分; 儀表 分 答辯成績: 答辯小組組長 (簽字 ): 年 月 日 成績計(jì)算方法 (填寫本系實(shí)用比例 ) 指導(dǎo)教師成績 20 (% ) 評(píng)閱成績 30 (% ) 驗(yàn)收成績 30 (% ) 答辯成績 20 (% ) 學(xué)生實(shí)得成績 (百分制 ) 指導(dǎo)教師成績 評(píng)閱成績 驗(yàn)收成績 答辯成績 總評(píng) 答辯委員會(huì)意見 畢業(yè)論文 (設(shè)計(jì) )總評(píng)成績 (等級(jí) ): 院 答辯委員會(huì)主任 (簽字 ): 院 (簽章 ) 年 月 日 備 注 西安郵電大學(xué)畢業(yè)論文 (設(shè)計(jì) )成績?cè)u(píng)定表 (續(xù)表 )
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