搜索引擎的技术现状及发展趋势

本文介绍了搜索引擎的工作原理及分类,并从目前搜索引擎存在的问题出发,展望未来更完美的搜索技术。     

一种自动镜头聚类方法

镜头聚类是视频内容分析的重要途径。镜头聚类的基本任务是基于镜头的物理特征对镜头进行分类。本文设计和实现了一种新的镜头聚类方法 ,这种方法从一个初始分割开始 ,经多次聚类分裂与合并的迭代 ,自动地进行误差校正。这种方法既不需要通过人工交互来解决试探聚类方法的误差调节问题 ,也不需要迭代聚类算法中难以确定的经验参数和经验阈值的设定 ,克服了普通聚类方法的缺点 ,在实际应用系统中取得了较好的效果。     

开放架构的数字视频管理系统iView研究与实现

iView是我们研制的基于多模态元数据提取,具有开放架构且支持无线移动存取的数字视频全内容管理系统。本文讨论了系统的需求,体系框架设计实现,描述了其中涉及的关键技术思想,并对存在的问题和研究方向做了简单探讨。     

基于内容的图像检索技术在大规模图像情报数据处理中的应用

随着军事侦察技术水平和能力的提升,现代侦察系统能够更加便捷地采集到各类图像数据。这些海量图像数据含有的情报信息,需要由高效的方法来获取。基于内容的图像检索即"以图搜图"技术,可根据需要有针对性地从海量图像数据中快速筛选出需要的图像。通过对图像数据进行更深入的分析,最终可获得有价值的情报信息,从而为后续战略、战术决策提供重要技术支撑。     

跨模态检索中的相似性漂移问题

为了降低“相似性漂移”问题的影响,提出一种基于“邻域传播”的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻。基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低“相似性漂移”带来的误匹配现象。理论和实验分析证明,跨模态映射函数的“相似性漂移”问题广泛存在,而基于“邻域传播”的匹配策略可以有效降低其影响,提高匹配的准确率。     

扩展信念网络模型的军事情报检索系统设计

着眼信息化战争条件下军事情报分类、处理困难的现实,在深入分析军事情报检索系统特点基础上,提出一个基于分类的自动存储和利用查询术语同义词关系扩展信念模型的检索军事情报检索原型系统,详细描述了其存储和检索设计思路.     

基于贝叶斯决策的图像检索相关反馈方法研究

为了有效解决基于内容图像检索中“语义鸿沟”问题,利用贝叶斯决策理论估计图像检索中相关图像集与不相关图像集合的分类面,通过移动查询点的策略,指导新一轮的查询,将查询点移向好的范例点而远离坏的范例点。试验证明该方法是一种有效的基于统计分析的反馈方法。     

基于地理信息系统检索的可视化方法

文章主要对地理信息系统中检索功能的基本涵义和研究现状进行了介绍,根据地理信息系统中检索功能实现的基本流程．着重阐述了检索过程中常用的可视化方法。最后对检索效果的评价标准以及目前面临的主要问题进行了介绍．为相关系统的设计与开发提供了一定的参考。     

一种新的二维谐波估计方法

研究了二维谐波信号相关矩阵后 ,提出了一种称之为“矩阵束的二维谐波估计 (MP2D)”算法 ,该算法既不需要求解二维特征多项式的根 ,也不需要在二维频率空间搜索谱峰 ,算法具有高效性。仿真实验表明 ,该算法在白噪声条件下对二维谐波频率估计具有高的精度和强的抗干扰能力。     

基于局部敏感哈希算法和神经网络学习的跨媒体检索方法

为了提高跨媒体检索的效率,可行的方法是降低数据集中不相关内容的比例。采用局部敏感哈希算法将图像数据映射到汉明空间并利用神经网络学习将文本数据映射到汉明空间的哈希函数,提出一种可以显著提高数据集中相关文件比例的高效跨媒体检索方法。实验结果表明,提出的方法能够有效去除数据集中的不相关内容,相对于已有的跨媒体检索方法,其有效提高了检索效率与准确率。