CBIR

摘要： Content Based Image Retrieval, CBIR, performed an automated classification task for a queried image. It could relieve a user from the laborious and time-consuming metadata assigning for an image while working on massive image collection. For an image, user’s definition or description is subjective where it could belong to different categories as defined by different users. Human based categorization and computer-based categorization might produce different results due to different categorization criteria that rely on dataset structure and the clustering techniques. This paper is aimed to exhibit an idea for planning the dataset structure and choosing the clustering algorithm for CBIR implementation. There are 5 sections arranged in this paper;CBIR and QBE concepts are introduced in Section 1, related image categorization research is listed in Section 2, the 5 type of image clustering are described in Section 3, comparative analysis in Section 4, and Section 5 conclude this study. Outcome of this paper will be benefiting CBIR developer for various applications.

摘要： 本文基于我国呼吸道传染病防控要求,设计了“规范着装穿戴智能检测软件”,并通过部分功能测试及结果的分析,最终验证了本软件的可用性和实用性。采用本软件可实现规范着装智能检测,有效减少了人力的浪费。该软件计划在Windows平台上用Python语言实现界面设计以及相关功能。通过人脸识别等技术可迅速捕捉过往人群中是否有人未佩戴口罩,有效减少了人力资源的浪费,实现高效智能的检测。

摘要： 编制焊接工艺规程时,需要从大量的焊接接头示意图图像知识库中查找相同或相似的接头图以提供编制指导,为解决焊接头示意图检索效率低的问题,提出基于LIRE的图像检索方法.首先,建立焊接接头知识库,并录入接头信息;然后,搭建基于LIRE的图像检索系统;最后,在编制焊接工艺规程时,通过"以图搜图"功能查找相同或相似的焊接接头图,代替人工比对图片,以提高焊接接头图检索工作效率.

摘要： Purpose-Extracting suitable features to represent an image based on its content is a very tedious task.Especially in remote sensing we have high-resolution images with a variety of objects on the Earth’s surface.Mahalanobis distance metric is used to measure the similarity between query and database images.The low distance obtained image is indexed at the top as high relevant information to the query.Design/methodology/approach-This paper aims to develop an automatic feature extraction system for remote sensing image data.Haralick texture features based on Contourlet transform are fused with statistical features extracted from the QuadTree(QT)decomposition are developed as feature set to represent the input data.The extracted features will retrieve similar images from the large image datasets using an image-based query through the web-based user interface.Findings-The developed retrieval system performance has been analyzed using precision and recall and F1 score.The proposed feature vector gives better performance with 0.69 precision for the top 50 relevant retrieved results over other existing multiscale-based feature extraction methods.Originality/value-The main contribution of this paper is developing a texture feature vector in a multiscale domain by combining the Haralick texture properties in the Contourlet domain and Statistical features using QT decomposition.The features required to represent the image is 207 which is very less dimension compare to other texture methods.The performance shows superior than the other state of art methods.

摘要： 基于内容的图像检索是一种利用图像的视觉特征(颜色、纹理、形状等)进行图像检索的技术。本文研究利用颜色特征进行图像检索的三个关键问题:颜色的表示、颜色特征的提取和基于颜色的相似性度量。本文利用Visua1 C++6.0实现图像检索系统，系统功能：用户以给定示例图的方式检索本地图像库中的相似图片，用户只需根据提示选择示例图和想要检索的图像库，系统会自动对示例图和图像库进行特征提取，并计算示例图与图像库中每幅图片的相似度，最后按相似度大小排序输出显示给用户。

摘要： 提出一种新的图像检索方法,用离散余弦变换(DCT)和灰度共生矩阵(GLCM)提取图像的视觉内容.由于基于DC系数的特征向量保留了图像最重要的视觉分量,所以计算基于均匀量化直方图的DC系数,并且从该直方图导出了用于形成DC特征向量的一些统计参数.然后根据剩余图像通过取原始图像平面和基于DC系数的重构图像平面之间的差异来获得其他重要视觉特征.最后从残差图像的GLCM中的一些统计参数用来构建基于GLCM的特征向量,并且该特征向量可以更有效的识别残差图像的纹理特征.公共数据集的实验结果表明图像的组合特征提取提高了图像检索的速度和准确性.

摘要： 在医学应用中从病例的档案中检索相似的图像对诊断成像非常有益,但是由于许多原因可能无法获得大而平衡的数据集.探索使用深度网络进行分类检索的方式来填补这种语义鸿沟是关键问题.提出一种基于卷积神经网络的并行深层解决方案,使用LBP、HOG和Radon特征的局部搜索.ImageCLEF的IRMA数据集包含14,400个X射线图像用于验证所提出的方案.

摘要： 在医学应用中从病例的档案中检索相似的图像对诊断成像非常有益,但是由于许多原因可能无法获得大而平衡的数据集。探索使用深度网络进行分类检索的方式来填补这种语义鸿沟是关键问题。提出一种基于卷积神经网络的并行深层解决方案,使用LBP、HOG和Radon特征的局部搜索。ImageCLEF的IRMA数据集包含14,400个X射线图像用于验证所提出的方案。

摘要： 针对Gabor变换(Gabor transform,GT)和使用àtrous小波变换(wavelet transform,WT)分解图像的曲波变换不能准确地采集图像中边缘信息的问题,提出一种改进曲波变换(improved curvelet transform,ICT)特征提取的CBIR(content based image retreval)算法.ICT使用脊波变换作为一个组成步骤,使用Gabor小波过滤器的过滤器组实现曲波子带,使用词汇树索引每幅图像的描述符向量,即能量直方图向量.在Corel收集的1 000幅图像上的实验结果表明:提出的算法对数据库中恐龙图像的检索精度可高达97.20％,平均精度比Gabor变换的CBIR算法和使用atrous小波变换的CBIR算法分别提高至少18％,23％,算法ICT的平均召回率为37.40％,远优于GT算法(27.13％)和WT算法(30.70％).在加权平均精度、平均精度、平均检索率和平均秩方面的显著改进使提出算法拥有很好的实用性.

摘要： In order to study the effect of shape features on content-based image retrieval, an image retrieval method based on two-dimensional shape features of salient region is proposed.First, the shape features of salient regions in the image are extracted;then the texture and color features of the image are merged to retrieval the image.Now, it lacks of perfect mathematical model to extract the shape of the image features when there is great difference between the deformation and size of the target, while the proposed method makes up for this defect very well.The experimental results show that the proposed method can improve the performance of image retrieval.%为研究在基于内容的图像检索中形状特征对图像检索效果的影响,提出了一种融合图像显著区域二维形状特征的图像检索方法.提取图像中显著区域的形状特征,融合图像的纹理和颜色特征来对图像进行检索.当目标存在变形和大小存在巨大差异时,目前缺乏完善的数学模型来提取图像的形状特征,该方法很好地弥补了这种缺陷.通过实验结果表明,该方法能够提高图像检索的准确率.

摘要： 特征空间索引是提高大规模支持向量机SVM(Support Vector Machine)查询效率的关键,在多媒体数据库及信息检索领域具有重要的应用前景.为了进一步提高SVM特征空间索引的效率,提出了一种新的支持SVMTop-k查询的索引方法。该方法在数据对象的特征空间点近邻索引基础上,采用新的查询初始点的选取方法,通过迭代的近邻搜索,最终实现时SVM超平面检索的近似Top-k查询.在包含近30万图像的数据集上进行了充分实验,结果显示在近似Top-50查全率90%的前提下,该方法的查询速度可以达到线性查询的38倍以上,明显优于已知的特征空间索引方法KDX.

摘要： 特征空间索引是提高大规模支持向量机SVM(Support Vector Machine)查询效率的关键,在多媒体数据库及信息检索领域具有重要的应用前景.为了进一步提高SVM特征空间索引的效率,提出了一种新的支持SVMTop-k查询的索引方法。该方法在数据对象的特征空间点近邻索引基础上,采用新的查询初始点的选取方法,通过迭代的近邻搜索,最终实现时SVM超平面检索的近似Top-k查询.在包含近30万图像的数据集上进行了充分实验,结果显示在近似Top-50查全率90%的前提下,该方法的查询速度可以达到线性查询的38倍以上,明显优于已知的特征空间索引方法KDX.

摘要： 特征空间索引是提高大规模支持向量机SVM(Support Vector Machine)查询效率的关键,在多媒体数据库及信息检索领域具有重要的应用前景.为了进一步提高SVM特征空间索引的效率,提出了一种新的支持SVMTop-k查询的索引方法。该方法在数据对象的特征空间点近邻索引基础上,采用新的查询初始点的选取方法,通过迭代的近邻搜索,最终实现时SVM超平面检索的近似Top-k查询.在包含近30万图像的数据集上进行了充分实验,结果显示在近似Top-50查全率90%的前提下,该方法的查询速度可以达到线性查询的38倍以上,明显优于已知的特征空间索引方法KDX.

摘要： 特征空间索引是提高大规模支持向量机SVM(Support Vector Machine)查询效率的关键,在多媒体数据库及信息检索领域具有重要的应用前景.为了进一步提高SVM特征空间索引的效率,提出了一种新的支持SVMTop-k查询的索引方法。该方法在数据对象的特征空间点近邻索引基础上,采用新的查询初始点的选取方法,通过迭代的近邻搜索,最终实现时SVM超平面检索的近似Top-k查询.在包含近30万图像的数据集上进行了充分实验,结果显示在近似Top-50查全率90%的前提下,该方法的查询速度可以达到线性查询的38倍以上,明显优于已知的特征空间索引方法KDX.

摘要： 特征空间索引是提高大规模支持向量机SVM(Support Vector Machine)查询效率的关键,在多媒体数据库及信息检索领域具有重要的应用前景.为了进一步提高SVM特征空间索引的效率,提出了一种新的支持SVMTop-k查询的索引方法。该方法在数据对象的特征空间点近邻索引基础上,采用新的查询初始点的选取方法,通过迭代的近邻搜索,最终实现时SVM超平面检索的近似Top-k查询.在包含近30万图像的数据集上进行了充分实验,结果显示在近似Top-50查全率90%的前提下,该方法的查询速度可以达到线性查询的38倍以上,明显优于已知的特征空间索引方法KDX.

摘要： 特征空间索引是提高大规模支持向量机SVM(Support Vector Machine)查询效率的关键,在多媒体数据库及信息检索领域具有重要的应用前景.为了进一步提高SVM特征空间索引的效率,提出了一种新的支持SVMTop-k查询的索引方法。该方法在数据对象的特征空间点近邻索引基础上,采用新的查询初始点的选取方法,通过迭代的近邻搜索,最终实现时SVM超平面检索的近似Top-k查询.在包含近30万图像的数据集上进行了充分实验,结果显示在近似Top-50查全率90%的前提下,该方法的查询速度可以达到线性查询的38倍以上,明显优于已知的特征空间索引方法KDX.

摘要： 由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性，因此被应用于基于内容的图像检索。本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法，该方法将图像作为多示例包，基于高斯混合模型和改进的EM算法全自动分割图像，并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包。根据用户选择的实例图像生成正包和反包，使用多种多示例学习算法进行学习，实现图像检索和相关反馈，得到了较好的效果。

摘要： 由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性，因此被应用于基于内容的图像检索。本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法，该方法将图像作为多示例包，基于高斯混合模型和改进的EM算法全自动分割图像，并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包。根据用户选择的实例图像生成正包和反包，使用多种多示例学习算法进行学习，实现图像检索和相关反馈，得到了较好的效果。

摘要： 由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性，因此被应用于基于内容的图像检索。本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法，该方法将图像作为多示例包，基于高斯混合模型和改进的EM算法全自动分割图像，并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包。根据用户选择的实例图像生成正包和反包，使用多种多示例学习算法进行学习，实现图像检索和相关反馈，得到了较好的效果。

摘要： 由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性，因此被应用于基于内容的图像检索。本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法，该方法将图像作为多示例包，基于高斯混合模型和改进的EM算法全自动分割图像，并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包。根据用户选择的实例图像生成正包和反包，使用多种多示例学习算法进行学习，实现图像检索和相关反馈，得到了较好的效果。

摘要： 本发明涉及一种基于改进PQ算法的CBIR方法，属于图像处理技术领域。通过改进深度卷积网络提取图像深度特征，然后通过采用非线性检索ANN搜索策略的基于倒排索引的乘积量化IVPQ算法的索引检索模块编码压缩图像特征数据，并生成基于Faiss框架的动态索引数据库的索引，通过特征向量编码对全索引库的数据空间进行分割，进行查询图片的检索时，通过汉明距离重排，快速锁定某一子空间再进行遍历，并输出检索图像。本发明基于Faiss框架实现了检索索引库的动态化，避免了实际应用场合为重建索引库产生的高昂运维成本。

摘要： 本发明公开了一种抗CBir1抗体层析试纸条、制备方法及应用。该试纸条包括样品垫(1)、结合垫(2)、分析膜(3)、吸水垫(6)、底板(7)、检测带T线(4)和质控带C线(5)，所述底板(7)的上部贴合有分析膜(3)，所述分析膜(3)上部的两端分别贴合有结合垫(2)和吸水垫(6)，结合垫(2)上部的一端贴合有样品垫(1)，检测带T线(4)和质控带C线(5)设置在分析膜(3)上。本发明用CBir1抗原蛋白，实现对样本中抗CBir1抗体的高灵敏度、高特异性快速检测，为临床克隆恩病等自体免疫性疾病的辅助诊断提供依据。