导读:本文包含了相似检索论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:相似性,图像,度量,语义,算法,卷积,特征。
相似检索论文文献综述
赵宏伟,王鹏,范丽丽,胡黄水,刘萍萍[1]（2019）在《相似性保持实例检索方法》一文中研究指出针对多输入样本的网络训练,提出了相似性保持实例检索方法。首先,经深度网络除卷积结构提取输入图像的特征并加以池化操作。然后,依照基准排序,修正低相关性图像与查询图像的相似度关系,获得低相关性图像的对比损失系数,保留损失基准值内的损失值,进行基于相似性保持的对比损失训练。最后,使用训练后网络提取图像特征,用于进行实例级图像检索。实验结果表明:基于相似性保持的损失对比函数具有可行性,该方法显着提高了实例级图像的检索精确度。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2019年06期）
胡晓榕,尤翔[2]（2019）在《基于相似度的英语检索系统设计》一文中研究指出为进一步丰富英语学习者的英语词汇,结合相似度的相关算法,提出一种基于相似度的英语检索系统。为实现该系统,采用Java、MySQL、maven等技术对系统进行搭建,并给出系统的功能,同时重点提出释义相似度算法和拼写及读音相似度算法对检索的英文单词进行提炼,以丰富英语学习者的词汇量。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年09期）
俞颖,邵志荣,林燕玲[3]（2019）在《基于相似性度量的花卉图像检索方法研究》一文中研究指出论文以植物花卉为对象,主要研究基于相似性度量的图像检索方法。首先提取图像的颜色特征和纹理特征并进行特征融合,然后通过计算不同图像的欧式距离、曼哈顿距离、马氏距离和余弦距离实现图像的检索。实验表明,基于相似性度量的花卉图像检索方法具有易于理解、实现简单和检索速度快的优点。(本文来源于《信息系统工程》期刊2019年06期）
姚兰,金钰博,顾佳良[4]（2019）在《云环境下基于动态聚类及相似树查询的无线体域网隐私数据检索算法研究》一文中研究指出无线体域网收集的各项人体生物数据涉及隐私问题。大量的隐私数据存储在云服务器中,检索时要求高命中率和机密性。密文检索技术是解决云环境隐私安全问题的有效方法。针对此问题,论文提出了基于相似查询树的兄弟叶节点的查询结构——B-SS,以提升多关键字排序检索的结果命中率。在云存储的环境下提出改进的动态区间聚类算法MDB,在初始化文档集时,取文档集中最大和最小文档的向量差,等量的划分为k个槽,并对槽进行动态划分,聚类过程随文档量增加动态变化,且初始化时间复杂度为O(1),适用于无线体域网大数据环境下的密文检索。通过实验证明该方法随着文档的线性增加,消耗的时间呈线性变化,且变化幅度低,表明MDB算法在初始化效率上具有较大提升。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年02期）
尹玉梅,彭艺,祁俊辉[5]（2019）在《基于双重Hash的图像相似检索算法研究》一文中研究指出针对DHash或PHash等图像相似检索算法中存在的只依靠一个阈值进行相似判定而造成的不严谨情况,提出了基于双重Hash的图像相似检索算法。算法优先使用耗时较短的DHash进行图像相似判定,采用"阈值+存在误差"的方法进而决定是否需要使用准确度较高的PHash再次进行图像相似判定。实验结果表明,本算法在图像相似检索中的效率与DHash算法相差无几,但较传统PHash或DHash算法能够更准确、完整地检索所有相似图像,具体检索完整性为"本算法> PHash算法> DHash算法"。(本文来源于《信息通信技术》期刊2019年01期）
尹玉梅,彭艺,祁俊辉[6]（2019）在《基于颜色方差的图像相似检索算法研究》一文中研究指出针对均值哈希算法中存在的图像内容信息严重丢失、图像特征难以区分等造成的检索准确度不高的情况,提出了基于颜色方差的图像相似检索算法。算法分别对行元素、列元素进行灰度值方差求解,生成图像的横向方差向量和纵向方差向量,再通过余弦定理对其进行相似度计算。实验结果表明,算法在图像相似检索中执行效率较均值哈希算法提升了25.4%左右,且较均值哈希算法、感知哈希算法、差异值哈希算法能够更准确、完整地检索所有相似图像,具体检索完整性为"本算法>感知哈希算法>差异值哈希算法>均值哈希算法"。(本文来源于《通信技术》期刊2019年01期）
周菊香[7]（2019）在《图像检索中的特征表达和相似性度量方法研究》一文中研究指出伴随着互联网技术的迅猛发展和各类数码设备及嵌入式摄像头的普遍流行,网络上无处不在的视觉数据呈现出爆炸式的增长趋势,使得图像搜索和检索技术的研究越来越活跃,也让基于图像搜索的各类新兴应用看到了新的曙光。基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,CBIR)利用视觉内容作为图像相似性排序的重要线索,有效地克服了基于文本的视觉信息检索中存在的文本与视觉内容不一致、查询意图解析能力弱、缺乏用户体验等方面的不足。近二十年来,CBIR 一直吸引着大量研究者的关注,尤其是随着深度学习技术在图像领域的成功应用,CBIR相关技术的研究充满了机遇和挑战。本文针对CBIR中的图像特征表达和相似性度量两个关键环节,围绕如何提取和表达图像视觉特征来尽可能地体现图像高层语义、如何对深度特征进行有效地聚合表达来增强特征的表达能力和可辩别能力、如何定义准确的图像相似性度量方法以体现图像语义相似性等问题展开研究。主要工作包括以下几个方面:(1)提出一种基于多特征表达和扩散过程重排序的图像检索方法,通过从图像特征表达和相似度度量的优化两个方面来提升图像检索性能。针对传统视觉特征的表达,设计了一种包含多个维度和不同抽象层次的视觉信息的特征表达方法,有效地将颜色、纹理、形状等多维度的传统视觉特征和视觉词包(Bag of Visual Words,BoVW)特征进行融合,从图像的全局和局部角度,通过将低层和中层特征的结合进一步增强图像特征的表达能力,有效地减缓了底层视觉与高层语义之间的差异;同时,在图像相似度匹配阶段引入基于上下文的扩散过程(Diffusion Process)对距离矩阵进行优化,并提出一种新的重排序方法,来改善扩散过程在检索返回图像较少时由于所捕获的图像数据内在流形结构不能准确刻画图像亲密关系的局限性,最终实现检索性能的整体提升。通过在多个基准图像数据集上的大量对比实验表明,多特征的融合和扩散过程重排序可以显着的提升检索性能,与当前多种图像检索方法相比,所提方法可以得到较高的检索准确率。(2)提出一种基于区域和通道加权深度聚合特征的图像检索方法。针对采用卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks,CNN)提取的深度图像特征,提出一种基于区域显着性和通道敏感性加权的深度特征聚合方法,来增强深度特征的特征描述能力和可辩别性,从而达到提升图像检索性能的目的。该方法有效利用多尺度的优势,并根据区域所包含的视觉内容的显着性差异赋予区域不同的重要性权重,同时针对不同通道的深度特征定义一种基于通道响应值的稀疏性和强度的通道敏感性权重,最后通过对多区域加权聚合形成最终的图像深度特征的表达。通过在Holidays、UBK、Oxford5k、Oxford105k、Paris6k 和 Paris106k 等多个基准图像集上的对比实验表明,所提方法仅采用预训练的VGG网络模型得到的poo15层深度特征,并且在不需要进行多次图像输入和网络微调的情况下,即可得到比当前一些基于深度特征的检索方法更高的检索性能。(3)提出一种基于图像语义特征和相似性度量的图像检索方法。不同于传统的基于全特征空间的图像特征表达和相似性度量方式,本方法通过引入公理模糊集(Axiomatic Fuzzy Set,AFS)理论,将原始特征空间映射到新的语义特征空间,并根据特征空间数据的分布和模糊语义为每个图像样本寻找最适合的语义描述,增强了图像特征的可辩别性,更好地体现了图像内在语义差异。同时,在此基础上本文定义了一种基于语义相似性的距离度量方法,能有效地克服传统的基于两两样本之间距离关系的相似度量方法的局限性。该方法考虑了两两图像之间以及它们的邻域图像之间的语义相似性,将原来的图像点对之间的相似性度量扩展到图像集合与集合之间的相似性度量,通过捕获潜在的数据稳定性结构,更准确地描述图像之间的相似性,进一步提升图像相似性关系描述的稳定性和鲁棒性。实验表明,基于语义相似度性量的检索方法在基于原始像素级灰度特征的人脸检索任务和基于CNN深度特征的自然图像检索任务中都有较好的表现。(本文来源于《大连理工大学》期刊2019-01-08）
曾梦琪,马蔚吟,李力[8]（2019）在《基于混合相似度的高效图像检索方案》一文中研究指出融合文本和视觉信息进行图像检索可避免图像低层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟,但在提高检索质量的同时难以保证检索效率。为此,针对基于文本和内容的混合图像检索,通过结合曼哈顿哈希、倒排索引和R树等技术,设计一个新型的索引结构CAT树和相应的top-k检索算法,并由此提出叁段式图像检索方案。在基准图像数据集上的实验结果表明,该方案可以在保持准确率的前提下,显着提升图像检索的效率。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年11期）
闫二乐,高领付,林述温,林航[9]（2018）在《基于神经网络和最近邻相似度的动臂实例检索》一文中研究指出为了参照已有的设计实例实现工程机械的快速设计,缩短产品的设计周期,提出基于神经网络和最近邻相似度的方案检索策略。先对过去历史的设计实例进行结构性分解,选择适当的属性特征;再运用概率神经网络对实例进行分类,缩小二次检索的范围;最后针对动臂结构参数多、最近邻法的权重系数设置难点,提出专家经验知识和客观数据相结合的方法,计算各个实例与目标实例的相似度,并以一个设计需求进行实例推理验证基于实例推理方法的准确性和有效性。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2018年05期）
陈雁,卿济民,林必毅,刘春秋[10]（2018）在《基于相似性度量的视频信息检索算法》一文中研究指出近年来,随着视频监控技术的不断发展,视频监控几乎已经覆盖了我们生活的各个角落,视频监控技术的成熟给我们的生活安全带来了保障,但是同时我们也要注意到视频监控技术的发展产生了海量的监控数据,这些数据的检测和运算往往只能通过人工来进行,如果无法实现海量视频数据的智能化检索,那么信息量越大所需要消耗的人力物力也就越多,因此本文就是基于这种背景提出了海量视频信息的检索算法。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年19期）
相似检索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为进一步丰富英语学习者的英语词汇,结合相似度的相关算法,提出一种基于相似度的英语检索系统。为实现该系统,采用Java、MySQL、maven等技术对系统进行搭建,并给出系统的功能,同时重点提出释义相似度算法和拼写及读音相似度算法对检索的英文单词进行提炼,以丰富英语学习者的词汇量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
相似检索论文参考文献
[1].赵宏伟,王鹏,范丽丽,胡黄水,刘萍萍.相似性保持实例检索方法[J].吉林大学学报(工学版).2019
[2].胡晓榕,尤翔.基于相似度的英语检索系统设计[J].自动化技术与应用.2019
[3].俞颖,邵志荣,林燕玲.基于相似性度量的花卉图像检索方法研究[J].信息系统工程.2019
[4].姚兰,金钰博,顾佳良.云环境下基于动态聚类及相似树查询的无线体域网隐私数据检索算法研究[J].计算机与数字工程.2019
[5].尹玉梅,彭艺,祁俊辉.基于双重Hash的图像相似检索算法研究[J].信息通信技术.2019
[6].尹玉梅,彭艺,祁俊辉.基于颜色方差的图像相似检索算法研究[J].通信技术.2019
[7].周菊香.图像检索中的特征表达和相似性度量方法研究[D].大连理工大学.2019
[8].曾梦琪,马蔚吟,李力.基于混合相似度的高效图像检索方案[J].计算机工程.2019
[9].闫二乐,高领付,林述温,林航.基于神经网络和最近邻相似度的动臂实例检索[J].机械制造与自动化.2018
[10].陈雁,卿济民,林必毅,刘春秋.基于相似性度量的视频信息检索算法[J].电子技术与软件工程.2018
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