圖像檢索系統(tǒng)外文翻譯(參考版)
2024-11-06 08:18本頁(yè)面
【正文】 Information retrieval。 在第 8 屆美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)關(guān)于 多媒體信息檢索國(guó)際研討會(huì)的學(xué)報(bào)， 137 ~ 146 頁(yè) . 美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)出版 , 2020. [3] F. Falchi, M. Kacimi, Y. Mass, F. Rabitti, 和 P. Zezula. “ 可擴(kuò)展的分布式圖像檢索 ” 在SAMT(海報(bào)和演示 ),第一卷 . [4] M. F. Porter. “ 后綴剝離算法 ” 程序 , 14(3):130137, 1980 年 7 月 . martin/PorterStemmer/ 2020 Second International Workshop on Similarity Search and Applications TextBased and ContentBased Image Retrieval on Flickr: DEMO Juan Manuel Barrios, Diego D180。 引用資料 [1] R. A. BaezaYates 和 B. RibeiroNeto. “ 現(xiàn)代信息檢索 ” 。 我們正在評(píng)估 作為索引結(jié)構(gòu) 列入 M3Tree[2]到系統(tǒng)， 以便于動(dòng)態(tài)地組合度量距離。 在這種情況下，平均搜索時(shí)間減少到一秒以內(nèi)。值得注意的是， 當(dāng)在搜索時(shí)，圖片特征從一個(gè)文 件中檢索，它并沒有存儲(chǔ)在主內(nèi)存中。 如果使用系統(tǒng)中所有可用的圖像特征，那么線性掃描搜索的時(shí)間大約 20 秒。 當(dāng)用戶不輸入任何查詢文本，并且示例對(duì)象不包含任何文本的特征，執(zhí)行在所有集合上的線性搜索。 5. 運(yùn)行性能 這個(gè)系統(tǒng)安裝在桌面電腦的硬件要求為： AMD 速龍 XP 1800+處理器 , 1GB 大小的內(nèi)存 ，軟件要求為： CentOS 及以上操作系統(tǒng) , 安裝 Sun Java , Jakarta Tomcat 和 PostgreSQL 。 2 為了在火狐添加一個(gè)側(cè)邊欄，為這個(gè) URL建立一個(gè)標(biāo)簽 編輯這個(gè)標(biāo)簽的屬性，并且勾選“ Load this bookmark in the sidebar”復(fù)選框。最后，搜索結(jié)果會(huì)顯示給用戶，并且同時(shí)顯示為每個(gè)搜索到的圖像的計(jì)算距離將被顯示。只有輸入示例圖像和文本，用戶才能選擇用于比較的特征，通過對(duì)每個(gè)特征的每個(gè)距離函數(shù)加權(quán)。如果用戶不輸入查詢文本，那么任何和示例圖像有一定相似度的圖像都能被查詢到。然后，用戶能夠輸入一個(gè)查 詢文本。之后，用戶能夠單擊獲得的圖像，并將它顯示在 Flickr 站點(diǎn)上。當(dāng)用戶在 Flickr 站點(diǎn)正在瀏覽圖片并且想執(zhí)行一個(gè)搜索，他必須復(fù)制正在查看的圖像的 URL 并且粘貼到瀏覽器側(cè)邊欄的 URL 文本輸入?yún)^(qū)域。這個(gè)系統(tǒng)包含了兩種不同的圖形用戶界面：一種瀏覽器側(cè)邊欄（為終端用戶設(shè)計(jì)），一種高級(jí)查詢（為有經(jīng)驗(yàn)的用戶設(shè)計(jì)）。為了有效地檢索一個(gè)小的圖像子集所有基于文本和基于內(nèi)容的特征（最高達(dá) 11 個(gè)特征 /每 個(gè)圖像）存儲(chǔ)在PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，并且每幅圖像有一個(gè)相應(yīng)地二進(jìn)制文件做線性掃描。這個(gè)距離函數(shù)能夠被測(cè)量（像歐幾里得距離）或者不能度量（像 DPF 和余弦距離）。一個(gè)詞表，非索引字表，文本特征的反向文件（有詞干或者沒詞干）都會(huì)被計(jì)算和存入 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)。特征向量計(jì)算通過向量模型和 tfidf 加權(quán) 算法 [1]。顏色直方圖和 Gabor 小波描述基于 C++的 OpenCV 庫(kù)完成，并且其它的基于 Java完成。在離線階段，使用 SAPIR 集合提供 的 URL 地址把圖片從 Flickr 網(wǎng)站下載下來(lái)。 2. 系統(tǒng)概述 目前圖像搜索系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)用 Java ， C++和 PostgreSQL 完成。由于兩種方法的獨(dú)立性，很可能它們的結(jié)合能夠提高搜索系統(tǒng)的性能，依靠?jī)煞N方法的益處。另一種用戶界面是為有經(jīng)驗(yàn)的高級(jí)用戶設(shè)計(jì)的，可以為不同搜索特征定義距離函數(shù)和權(quán) 值，以得到更好的搜索效果。我們的想法是在原來(lái)標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)容檢索基礎(chǔ)上，利用文本表示圖像標(biāo)題，描述圖像并且標(biāo)識(shí)每個(gè)圖像來(lái)提高檢索結(jié)果。巴里奧斯 ,本杰 明 基于內(nèi)容 的圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 外文翻譯 學(xué)生姓名 陳佳 學(xué) 號(hào) 08113202 指導(dǎo)教師 湯宇 職稱 講師 專 業(yè) 信息工程 東華理工大學(xué)軟件學(xué)院 二零一零年六月 2020 年第二屆基 于相似性搜索和應(yīng)用的研討會(huì) 在 Flickr 網(wǎng)站上的基于文本和基于內(nèi)容的圖像檢索 : 演示 胡安曼努埃爾布斯托斯 計(jì)算機(jī)科學(xué)系 智利大學(xué)，圣地亞哥 郵箱： jbarrios,ddiaz, 摘要 我們提出基于文本和內(nèi)容相結(jié)合的圖像檢索系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)包含兩種不同的用戶界面：終端用戶必須在 Flickr 網(wǎng)站的瀏覽器側(cè)邊欄輸入要搜索圖片的 URL 地址，然后，系統(tǒng)從收集到的圖像集合里面搜索相似的圖像。 關(guān)鍵詞 ： 圖像庫(kù)，信息檢索 1. 簡(jiǎn)介 基于文本的
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