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时间:2019-03-20
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1、分类号:TP393单位代码:10183研究生学号:2013522027密级:公开吉林大学硕士学位论文(学术学位)Hadoop云平台下基于本体的图像检索研系统研究ResearchonontologybasedimageretrievalonHadoopCloudComputing作者姓名:宋莹玮专业:通信与信息系统研究方向:图像检索指导教师:李玲副教授培养单位:通信工程学院2016年6月未经本论文作者的书面授权,依法收存和保管本论女书面版本、电子版本的任何单位和个人,均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作
2、权的商业性使用(但纯学术性使用不在此限)。否则,应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体,均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名;^1、^^曰期;>/()年^月店曰—————————————————————Hadoop云平台下基于本体的图像检索系统研究——————
3、———————————————ResearchonontologybasedimageretrievalonHadoopCloudComputing作者姓名:宋莹玮专业名称:通信与信息系统指导教师:李玲副教授学位类别:工学硕士答辩日期:2016年6月5日摘要Hadoop云平台下基于本体的图像检索系统研究随着大数据时代的到来,分布于因特网中各个节点上图像数据数量急剧增加,种类更加复杂,这一方面给人们带来了极大便利,另一方面也给海量图像的检索带来了极大的困难,如何从海量资源中有效检索图像等多媒体数据成为目前的研究热点和难点。现有的图像检索的方法中,基于文本的图像检索
4、存在着主观性强、表达图像含义不完整的问题;基于内容的图像检索存在低层语义与高层语义的语义鸿沟;基于语义的图像检索由于是以单个概念为基础进行检索,因此并没有将概念之间的关系考虑在内。因此,如何从大规模图像数据库中准确地检索出目标图像是目前急需解决的问题。语义网技术能够减小语义鸿沟,充分考虑低层特征和高层语义之间关系。本体作为语义网的语义层,也是语义网的核心部分,能够将知识进行概念化表示和结构化组织。云计算运用其可靠性,可扩展性和廉价性的优势,能够处理和存储大规模数据。本课题主要研究云平台中基于本体的大规模图像检索方法,建立查全率、查准率高的图像检索系统。基于以上问
5、题,本课题提出了基于本体的图像检索系统。首先,针对模糊C均值聚类FCM算法的不足,提出了结合空间信息的FCM算法对图像分割得到图像基元,并采用聚类算法对图像进行基元聚类,得到代表各类图像基元的低层信息;其次,根据运动领域图片训练集中的标注词,建立运动领域本体来标注图像;然后,采用传统的跨媒体相关模型CMRM对训练集图像进行第一次标注,获得基于概率模型的图像标注结果;最后,根据本体概念相似度,利用图学习算法对第一次标注结果进行优化,在每幅图像的概率关系表中选择概率最大的N个关键词作为最终的标注结果,完成第二次标注。实验结果表明,本文提出的结合空间信息的图像分割算法
6、能够更好的对图像进行分割,而将领域本体引入图像标注过程中,通过本体定义了图像的语义概念之间的关系,既能充分利用图像本身的低层特征,又能符合人的图像视觉理解,提高了图像检索的查全率及查准率。关键词:图像分割,聚类,图像标注,本体,图学习IAbstractResearchonontologybasedimageretrievalonHadoopCloudComputingWiththecomingoftheeraofbigdata,imagedataineachnetworknodehaveincreaseddramatically,andimagesaremore
7、andmorecomplicated,whichgivespeoplegreatconvenience,butalsobringsgreatburdentothemassiveimagesretrieval.Howtoeffectivelyretrievesuchasimageandothermultimediadatabecomesahotanddifficultspottoresearch.Intheexistingmethodsofimageretrieval,thetextbasedimageretrievalhastheproblemsofstrong
8、subjectivity
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