相关反馈K-邻近分类Web图像数据挖掘

摘要

数据挖掘是从大量的数据中提取或”挖掘”知识。随着因特网的普及、宽带网络的应用以及移动通信的发展,大量多媒体数据不断涌现。如何对多媒体进行数据挖掘,包括对多媒体数据中的相似性分析、多维分析、分类分析、预测分析、以及多媒体数据的关联挖掘等,成为新的研究课题。随着WWW的爆炸式发展,每天都有大量的图像产品融入其中。充分地利用这些宝贵的资源需要有效的图像检索技术提供支持。图像检索方面的研究工作始于20世纪70年代,当时主要采用基于正文的方法,即首先用关键词表征图像的内容,然后基于DBMS进行检索。这种方法在一定程度上满足了人们检索图像的需求,但还存在着如下两个问题:1关键词体现的是个体的主观感受,即使是同一幅图像,相异个体的感受也可能不同,因此,检索精度低成为一大瓶颈;2随着图像数量的日益庞大,人工标注图像内容的工作量也在急剧攀升。为此,研究人员提出了基于内容的图像检索方法,即不再以手工的方式提取关键词,而是根据图像的可视化内容(如颜色、形状和纹理等)自动建立索引。基于内容的图像检索是近年来的一个研究热点。

目录

摘要

第一章 绪论

第二章 数据挖掘技术

第三章 基于内容的图像检索技术

第四章 图像数据挖掘

第五章 相关反馈K-邻近分类Web图像数据挖掘

第六章 总结及将来的工作

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文:

致谢