基于本體的圖像檢索數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、圖像數(shù)據(jù)庫是基于本體的圖像語義檢索系統(tǒng)的核心，是實現(xiàn)圖像資源可重用性、共享性的基礎(chǔ)。圖像檢索中的圖像資源管理問題已成為當(dāng)前數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　 本文綜述了目前國內(nèi)外關(guān)于本體和異常檢測以及索引優(yōu)化的研究成果，在分析現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，對高維圖像數(shù)據(jù)的異常檢測和潛在語義索引優(yōu)化進(jìn)行了深入的研究，主要研究內(nèi)容有以下幾點(diǎn):
　　 首先構(gòu)建了一個分布式的數(shù)據(jù)異常檢測模型，給出了高維數(shù)據(jù)的異常點(diǎn)形式化定義，設(shè)計了基于奇異值

2、分解的異常檢測算法。本文以矩陣的視角來看待圖像特征數(shù)據(jù)，對此進(jìn)行奇異值分解，該算法基于矩陣分析來近似數(shù)據(jù)的分布，不但能夠快速地增量更新，有效地解決了數(shù)據(jù)流的快速演化和一次遍歷等問題，而且復(fù)雜度較低，支持非常高維的流數(shù)據(jù)異常檢測。通過不同類型數(shù)據(jù)集的實驗驗證了本文算法的異常檢測性能相比其他同類算法都有較大的提高。
　　 其次本文提出一種基于潛在語義索引和領(lǐng)域本體相結(jié)合的空間表示模型，該模型基于本體查詢詞權(quán)重賦值策略和查詢擴(kuò)展算法，