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摘要图像检索系统是用户导向的。根据用户不同的意图，检索结果的离散度对用户的体验有着不同的影响。较低的离散度能使搜索者满意，而查阅者就需要较高的离散度。然而，只从用户的检索关键字中，检索系统并无法很好地捕捉到用户的意图。为了消除用户的意图与检索结果离散度之间的不一致性，本文在图像检索系统中引入“缩放”功能，即将离散度当作一个搜索因素加入到检索系统中。这样，用户根据自己的意愿直接控制检索结果的离散程度。根据检索系统返回的图像搜索结果，本文计算搜索结果图像间的视觉相似度，并再利用层次聚类得到具有不同离散程度的检索结果；最后根据用户直接调节的缩放比例，实现对检索结果的缩放。基于以上算法，本文设计了一个具有自动缩放功能的图像检索系统。30160
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关键词 图像检索 相关反馈 离散度 层次聚类
毕业论文设计说明书外文摘要
Title The Design Of Image Retrieval System With Zoom Feature
Abstract
Image Retrieval Systems are user oriented. Diversity of retrieval results has different effects on users’experiences depending on their intent. Lower persity satisfies searchers while higher one meets surfers’ need.Nevertheless the retrieval system can hardly capture users’ intents directly from their query keywords. In order to bridge the gap between users’ intent and the persity of retrieval results, we introduced “zoom” feature into Image Retrieval System. This enables users to directly control the persity of results through a new interactive element: zoom factor. Users can utilize it whenever needed. We first obtain images returned by retrieval system.And then compute the visual distances of each other. Hierarchical clustering is then used to form a clustering tree. And finally we control the expansion of a sub-tree with users’ directly tune of zoom factor. Based on the above algorithm, we design an image retrieval system with automatic zoom function.
Keywords Image retrieval relevance feedback persity hierarchical clustering
目 次
1 绪论 1
1.1 课题背景 1
1.2 研究现状 3
1.3 研究的主要内容 4
1.4 论文结构 4
2 相关算法介绍 6
2.1 图像特征提取 6
2.2 图像聚类 8
3 具有缩放功能的图像检索系统 10
3.1 概述 10
3.2 图像特征的提取 10
3.3 层次聚类 11
3.4 缩放功能 11
3.5 实验 12
4 演示系统设计与实现 16
4.1 演示系统设计 16
4.1.1 用户检索模块设计 16
4.1.2 图像处理模块设计 16
4.2 演示系统的实现 17
4.2.1 工具环境介绍 17
4.2.2 类的介绍 17
4.2.3 用户检索模块实现 18
4.2.4 图像处理模块实现 20
结 论 23
致 谢 24
参考文献25
1 绪论
1.1 课题背景
图像作为信息的载体之一，是一种最为直观的、最为有效的形式。相比于其他的信息载体，人更加容易记住图像中的信息而且记忆的时间也更长，所以图像可以称得上是最佳的信息载体。在现在这个信息高度发达的时代中各行各业将图像应用的越加广泛，大量的图像在不断的产生，而随着Web2.0的到来更加推动了图像的普及，人们在网上大量的上传自己拍摄的图像，移动设备的“大跃进”更是将随手拍变成一种时尚和一种习惯，这些都使图像的数量的爆炸式增加。图像数量的增加对图像检索系统带来越来越高的要求，因此对图像检索的研究就变得活跃起来。
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