【摘 要】
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随着互联网技术的发展以及网络使用的普及,多媒体信息尤其是图像和视觉信息由于其丰富多彩的信息,已经成为了信息检索的重要内容,其中视频信息又是以图像信息为基础的。在图像检
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随着互联网技术的发展以及网络使用的普及,多媒体信息尤其是图像和视觉信息由于其丰富多彩的信息,已经成为了信息检索的重要内容,其中视频信息又是以图像信息为基础的。在图像检索技术上,为了检索的结果更接近人的思想,如何使用基于语义内容的图像检索来使用图像底层特征拟合人类的高层语义成为了关键。本文首先介绍了各种现有的分类检索算法,其中支持向量机(Support Vector Machine,SVM)被认为是一种高效的有优越表现的分类器,在很多场合都能得到应用。在这基础上,直推式支持向量机(Transductive Support Vector Machine,TSVM)是在结合支持向量机算法,实现的一种高效的分类算法。但是它有算法时间复杂度比较高,需要预先设置正负例比例等不足。本论文中,提出了一种新的算法,该算法在原有TSVM算法的基础上,利用有标签样本的同时,考虑无标签样本对分类器的影响,并且在原有过程中添加部分筛选条件,以及进行流程改进,使得新的算法在时间复杂度上有明显下降,同时对算法效果没有明显的影响。本论文还设计并实现了一个实验检索系统,该系统使用了改进的新算法,利用算法渐进式的特点,实现了基于语义类、图片类、用户自定义语义类的多层次语义,和使用样例图片、语义关键字的多种方式的检索。
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