图像检索技术造句

• 基于特定领域的图像检索技术可以充分利用该领域内的有用知识,其检索结果更能符合用户的需求。
• 可以说，三个方向都是相互影响和促进的，任何一个方向的进展都会促进图像检索技术向前更进一步。
• 摘要图像检索技术是多媒体应用中的关键技术，现有的基于内容的图像检索技术大都是基于非压缩域的。
• ，与基于低层物理特征查询不同“语义特征查询是基于文字的查询”包含了自然语言处理和传统图像检索技术。
• 因此，本文对基于视觉特征的图像检索技术进行了研究，主要涉及两类图像的检索：彩色图像和二值商标图像。
• 摘要压缩域图像检索将图像压缩技术与基于内容的图像检索技术融为一体，增强了图像检索系统的高效性和灵活性。
• 由于小波变换在图像压缩中的应用，文献中提出了基于小波直方图的图像检索技术，但该技术的计算复杂性高，检索速度较慢。
• 本文在广泛查阅国内外有关基于内容的图像检索技术cbir ( contentbasedimageretrieval )资料的基础上，对图像检索技术和图像相似性匹配算法进行了分析和研究。
• 对于非结构化的图像数据,传统的基于文字的检索方法效率很低,为此人们提出了基于内容的图像检索技术,并且取得了一定的进展。
• 目前的大多数基于内容的图像检索技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理直方图等) ，如此，图像的空间布局特征被忽略了。
• 本书对基于内容的图像检索技术（CBIR）的基本原理、典型方法和研究进展进行了比较详细的介绍和讨论，并融入了作者多年宋的相关研究成果。
• 基于内容的图像检索技术,一种用户可以根据自己的需要利用图像的内容对图像数据库进行搜索的技术,成为当前科学界研究的热点之一。
• 随着图像等多媒体资源的日益丰富,传统检索方式已不能再满足检索需求,为了便于图像的检索和识别,基于内容的图像检索技术应运而生。
• 做为主要负责人先后参与《利用综合特征的图像检索技术研究》、《WAP网站的安全研究》、《模糊PID在锅炉水位控制中的应用研究》等多项院级课题研究。
• 到90年代以后，出现了对图像的内容语义，如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术，即基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval，简称CBIR）技术。
• 然而,由于图像语义特征和低层特征的“鸿沟”问题,给图像检索技术带来了很大困难,目前提取的内容特征仍集中于颜色、纹理、形状等低层特征。
• 本文全面分析了图像检索各种技术和图像检索技术中的相关反馈算法,对基于修改特征权重的相关反馈算法进行了重点分析,对经典算法进行了仿真实验。
• 的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像检索技术（Text-based Image Retrieval，简称TBIR），利用文本描述的方式描述图像的特征，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。
• 但在军事上对这种系统的应用需求还很迫切，本文就是在这种前提下，针对军队数字图书馆应用的需求，对基于内容的图像检索技术进行了一些有益的探讨。
• 对于非结构化的图像数据,传统的基于文字的检索方法效率很低,为此人们提出了基于内容的图像检索技术,并且取得了一定的进展,也是目前图像工程的研究热点之一。