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搜索资源列表

  1. 图像检索系统毕业论文

  2. 今年刚刚做的本科毕业论文，：随着互联网与存储技术的不断发展，人们可以获得的各种形式的信息数量也在迅速增长中。在图像信息方面，随着大规模图像集的出现，能否自动而快速地从中找到需要的图像，日益成为人们关注的焦点。如何提供一种快速有效的方法来检索这些内涵丰富的图像信息成为当今检索领域的研究热点。 本文设计实现了一个基于内容的检索系统对于给定的例子图像，系统搜索制定目录并根据与例子图像的相似性程度数值俺升序排列相符合的图像。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-23
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：adamjing2006

  1. 基于纹理的图像检索技术研究

  2. 图像的特征提取是图像检索的关键技术之一。小波变换具有多分辨率 与多方向特性，其形成的特征矢量能够在一定程度上对图像进行精确描述， 并充分反映纹理图像的细节信息，而目不需要对图像进行全分解，因此计 算量明显减少，且检索效果也得到了提高，可以用于大规模的图像数据库 检索。所以本文将小波变换用于图像的纹理特征提取，并与基于灰度共生 矩阵、梯度一灰度共生矩阵的纹理特征提取进行了检索比较。 设计并实现了一个基于纹理特征的图像检索系统。给出了系统的流程 图，并介绍了系统的查询模块、特征提取模块、匹配模块和

  3. 所属分类：专业指导

  1. 大规模基于内容的图像检索

  2. 大规模图像检索的代码，matlab与c++混合编程。总结了目前图像检索领域目前主要存在的方法。通过阅读该代码，可以对于经典的“词袋”模型（bow模型）有个具体的了解，但是该代码没有提供前序的特征提取，是直接从对提取好的特征向量聚类开始的，包括了k-means，分层k-means（HKM）聚类，倒排文件的建立和索引等，该代码还提供了局部敏感哈希（LSH）方法。最后，这份代码是下面这篇论文的作者提供的， Indexing in Large Scale Image Collections: Scal

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-17
    • 文件大小：1012kb
    • 提供者：zhaolu2009

  1. 大规模图像检索哈希算法选讲

  2. 大规模图像检索中的哈希算法选讲

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-11-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：imfengyitong

  1. 大规模图像检索

  2. 亲测可用的图像检索系统，c语言开发，matalb接口，亲测可用的图像检索系统，c语言开发，matalb接口，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-19
    • 文件大小：190kb
    • 提供者：dewgjs

  1. 基于哈希方法的人脸图像检索技术综述

  2. 基于哈希方法的人脸图像检索技术综述，王义飞，肖波，在海量图像中进行人脸图像相似性搜索是一个重要的研究方向，在大规模人脸图像检索任务中，使用哈希方法进行人脸图像相似性搜索是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：366kb
    • 提供者：weixin_38693657

  1. 深度哈希图像检索综述

  2. 由于计算和存储效率的提高，哈希被广泛应用于大规模数据库检索中的近似近邻搜索。深度哈希技术是一种利用卷积神经网络结构来挖掘和提取图像语义信息或特征的技术，近年来受到越来越多的关注。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：syp_net

  1. 深度学习图像检索(CBIR): 十年之大综述

  2. 基于内容的图像检索旨在针对查询图像从大规模数据集中找到相似的图像。通常利用查询图像的代表性特征与数据集图像之间的相似性对检索图像进行排序。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-05
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：syp_net

  1. CHCF：用于大规模图像检索的基于云的异构计算框架

  2. CHCF：用于大规模图像检索的基于云的异构计算框架

  3. 所属分类：其它

  1. 用于大规模图像检索的最大视觉同质区域检测器

  2. 传统的本地探测器通常会提取出许多小的纹理区域中的重复区域，很容易导致错误匹配。为了找到代表和独特的局部不变区域，本文提出了一个最大视觉同质区域（MVHR）检测器。主要贡献可以概括为两个部分：（1）与使用单个的原始MSER不同像素强度作为排名单位，我们提出了一种新颖的排序方法视觉均质性分析的局部方法修补。 （2）确定观测尺度有密切关系与视觉同质性分析的关系，一种启发式开发了比例选择算法以选择合适的根据视觉同质性的变化进行缩放在一定范围内进行评估。实验证明我们的探测器可以找到较少但具有代表性的区域高

  3. 所属分类：其它

  1. 大规模图像检索中用于二进制代码学习的随机子空间

  2. 大规模图像检索中用于二进制代码学习的随机子空间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：552kb
    • 提供者：weixin_38696582

  1. 基于边距的两阶段监督哈希用于图像检索

  2. 保留相似性的哈希是大规模图像检索中最近邻居搜索的一种广泛使用的方法。 最近，有监督的哈希方法很吸引人，因为它们通过合并有监督的信息来学习具有较少比特的紧凑型哈希码。 在本文中，我们提出了一种新的两阶段有监督哈希算法，该方法将哈希学习过程分解为学习近似哈希码的阶段，然后是学习哈希函数的阶段。 在第一阶段，我们提出了一个基于余量的目标，以找到近似的哈希码，以使与一对相似（不相似）图像关联的一对哈希码具有足够小的（较大的）汉明距离。 该目标导致极具挑战性的优化问题。 我们开发了一种协调下降算法来有效解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：606kb
    • 提供者：weixin_38625098

  1. 多标签图像检索的实例感知哈希

  2. 保留相似性的哈希是大规模图像检索中最近邻居搜索的常用方法。 对于图像检索，基于深度网络的哈希方法很有吸引力，因为它们可以同时学习有效的图像表示形式和紧凑的哈希码。 本文着重于针对多标签图像的基于深度网络的哈希，每个图像都可能包含多个类别的对象。 在大多数现有的散列方法中，每个图像由一个散列码表示，这被称为语义散列。 对于多标签图像检索，此设置可能不是最佳的。 为了解决此问题，我们提出了一种深度体系结构，该体系结构学习多标签图像数据的实例感知图像表示形式，该实例表示形式分为多个组，每个组包含一个类

  3. 所属分类：其它

  1. 加权卷积神经网络的大规模电子商务图像检索

  2. 加权卷积神经网络的大规模电子商务图像检索

  3. 所属分类：其它

  1. 使用Spark加速异构架构上的大规模图像检索

  2. 使用Spark加速异构架构上的大规模图像检索

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：490kb
    • 提供者：weixin_38666114

  1. 基于自适应Dense-SIFT的大规模图像检索

  2. 基于自适应Dense-SIFT的大规模图像检索

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：288kb
    • 提供者：weixin_38730767

  1. 用于保护隐私的大规模图像检索的安全索引构建

  2. 用于保护隐私的大规模图像检索的安全索引构建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：432kb
    • 提供者：weixin_38611459

  1. SiameseNetwork(应用篇1)：孪生网络特征用于图像匹配

  2. 在计算机视觉应用领域，如运动结构分析、多视图3D重建、图像检索和基于图像的地位，图像匹配都扮演了重要的角色。在这篇文章中，我采用卷积神经网络表达相似图像对和不相似图像对的特征，然后采用欧拉距离测量特征矢量并估计相似度。其中，我采用的是类似于孪生网络的结构提取特征向量。在此之前，孪生网络已经成功运用到了图像的局部匹配领域和人脸对比验证，但是还没有应用于图像的大规模匹配。我通过大量实验验证，提出的图像匹配方法的性能远高于基线算法。这还是在我标注的标签质量很差的情况下，如果数据量更大，竞金标准更好，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：138kb
    • 提供者：weixin_38628990

  1. 基于哈希算法及生成对抗网络的图像检索

  2. 哈希方法是大规模图像检索中生成哈希码的有效方法。现有的哈希方法首先提取描述图像整体的特征, 然后生成哈希码, 但得到的哈希码并不精确。为了得到更精确的检索效果, 提出一种新的检索方法, 即采用卷积神经网络提取图像特征, 利用哈希算法与输入二进制噪声变量的生成对抗网络共同学习图像的二进制哈希码, 利用汉明距离对图像进行相似性比较, 最后完成对图像数据的有效检索。在标准图像数据集上进行实验, 结果证明, 该方法可以有效地进行图像检索, 相比现有的哈希方法, 该方法的检索性能也得到了提升。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进视觉字典模型的图像检索算法

  2. 目前在图像检索领域，由于视觉字典其性能突出，已成为图像检索领域构建视觉词典的主流方法。但传统的视觉字典方法存在运行时间效率低、内存消耗大等缺点。因此本文采用ROOTSift算法提取图像的特征点并利用高效的K-means聚类算法建立支持动态扩充的随机视觉字典。该方法基于视觉字典构建视觉词汇直方图和倒排序索引文件，并对视觉词重新分配权重以提高检索命中率。最后利用欧氏距离法查询完成相似性匹配。试验结果表明该方法能提高图像检索的准确率，对大规模的图像检索能够达到很好的检索质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：925kb
    • 提供者：weixin_38548507
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