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    重庆时时彩网上推广: 一种基于N元图片索引结构的图片检索方法与系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201210523756.5

    申请日:

    2012.12.07

    公开号:

    CN103853797A

    公开日:

    2014.06.11

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20121207|||公开
    IPC分类号: G06F17/30; G06K9/46 主分类号: G06F17/30
    申请人: 中兴通讯股份有限公司; 哈尔滨工业大学深圳研究生院
    发明人: 陆平; 董振江; 罗圣美; 刘丽霞; 陈清财; 刘胜宇
    地址: 518057 广东省深圳市南山区高新技术产业园科技南路中兴通讯大厦法务部
    优先权:
    专利代理机构: 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 代理人: 解婷婷;龙洪
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210523756.5

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.10.17|||2015.01.21|||2014.06.11

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于n元图片索引结构的图片检索方法与系统,涉及图像检索技术领域。本发明公开的方法包括:收到用户的检索操作时,判断用户输入的检索内容的形式为文本形式,则对用户输入的文本进行基于n元图片索引的文本内部向量化处理,利用处理结果在文本标签内的索引下进行图片检索,用户输入的检索内容的形式为图片形式时,对用户输入的图片进行基于n元图片索引结构的图片语义自动标注,提取n元图片,针对提取的n元图片的TF-IDF特征向量在语义标注的文本标签内的索引中进行图片检索,最后将检索到的图片按照相似度排序并输出。本发明还公开了基于n元图片索引结构的图片检索系统。本申请技术方案提高了检索效率和效果。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于n元图片索引结构的图片检索方法,其特征在于,该方法包括:
    收到用户的检索操作时,判断用户输入的检索内容的形式;
    当用户输入的检索内容的形式为文本形式时,对用户输入的文本进行基于n元图片索引的文本内部向量化处理,利用文本内部向量化处理结果在文本标签内的索引下进行图片检索,将检索到的图片按照相似度排序并输出;
    当用户输入的检索内容的形式为图片形式时,对用户输入的图片进行基于n元图片索引结构的图片语义自动标注,基于n元模型提取n元图片,针对提取的n元图片的词频-逆向文件频率(TF-IDF)特征向量在语义标注的文本标签内的索引中进行图片检索,将检索到的图片按照相似度进行排序并输出。

    2.  如权利要求1所述的方法,其特征在于,该方法还包括:
    在用户进行检索操作前,构建基于n元图像的索引,所构建的索引包括以图像n元为索引,以图像标注和图片详细信息为索引对象的索引结构,以及以图片标注为索引,以图像n元以及图片详细信息为索引对象的索引结构。

    3.  如权利要求2所述的方法,其特征在于,构建基于n元图像的索引的过程如下:
    对带有文本标注的图片数据集进行预处理,从预处理后的图像数据集中提取“图像词元”;
    根据所提取的“图像词元”构建相应的包含图像n元的图像词典;
    根据所构建的图像词典,对带有文本标注的图片数据集中的图片进行切割,提取相应的图像n元,建立基于n元模型的图片索引。

    4.  如权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,对用户输入的文本进行基于n元图片索引的文本内部向量化处理指:
    根据用户输入的文本内容,基于n元图片索引结构进行检索,根据检索到的图像n元的概率权值,对文本内容进行内部向量化处理。

    5.  如权利要求4所述的方法,其特征在于,利用文本内部向量化处理结果在文本标签内的索引下进行图片检索,将检索到的图片按照相似度排序并输出指:
    对用户输入的文本进行向量化后,根据向量化处理后的值对文本标签内的索引下的图片进行相似度计算,按照计算得到的相似度的大小对检索到的图片排序并输出。

    6.  一种基于n元图片索引结构的图片检索系统,其特征在于,该系统包括判断单元、第一索引单元和第二索引单元,其中:
    所述判断单元,收到用户的检索操作时,判断用户输入的检索内容的形式,当用户输入的检索内容的形式为文本形式时,将用户输入的文本发送给所述第一索引单元,当用户输入的检索内容的形式为图片形式时,将用户输入的图片发送给所述第二索引单元;
    所述第一索引单元,对用户输入的文本进行基于n元图片索引的文本内部向量化处理,利用文本内部向量化处理结果在文本标签内的索引下进行图片检索,将检索到的图片按照相似度排序并输出;
    所述第二索引单元,对用户输入的图片进行基于n元图片索引结构的图片语义自动标注,基于n元模型提取n元图片,针对提取的n元图片的词频-逆向文件频率(TF-IDF)特征向量在语义标注的文本标签内的索引中进行图片检索,将检索到的图片按照相似度进行排序并输出。

    7.  如权利要求6所述的系统,其特征在于,该系统还包括:
    基于n元图片索引构建单元,建立基于n元图像的索引,该索引包括以图像n元为索引,以图像标注和图片详细信息为索引对象的索引结构,以及以图片标注为索引,以图像n元以及图片详细信息为索引对象的索引结构。

    8.  如权利要求7所述的系统,其特征在于,所述基于n元图片索引构建单元分为:
    “图像词典”构建部件,对带有文本标注的图片数据集进行预处理,从预处理后的图像数据集中提取“图像词元”,根据所提取的“图像词元”构建相应的包含图像n元的图像词典;
    索引构建部件,根据所述“图像词典”构建部件所构建的图像词典,对带有文本标注的图片数据集中的图片进行切割,提取相应的图像n元,建立基于n元模型的图片索引。

    9.  如权利要求6至8任一项所述的系统,其特征在于,所述第一索引单元对用户输入的文本进行基于n元图片索引的文本内部向量化处理指:
    根据用户输入的文本内容,基于n元图片索引结构进行检索,根据检索到的图像n元的概率权值,对文本内容进行内部向量化处理。

    10.  如权利要求9所述的系统,其特征在于,所述第一索引单元利用文本内部向量化处理结果在文本标签内的索引下进行图片检索,将检索到的图片按照相似度排序并输出指:
    对用户输入的文本进行向量化后,根据向量化处理后的值对文本标签内的索引下的图片进行相似度计算,按照计算得到的相似度的大小对检索到的图片排序并输出。

    关 键 词:
    一种 基于 图片 索引 结构 检索 方法 系统
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