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文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)的普及以及多媒體數(shù)據(jù)獲取設(shè)備的發(fā)展,圖像和視頻的數(shù)量都飛速增長,多媒體資料的存貯索引,比如基于內(nèi)容的圖像和視頻檢索,已經(jīng)成為熱門的研究領(lǐng)域。
在這個背景下,中山大學(xué)智能信息處理實驗室(原圖形圖像技術(shù)實驗室)和廣東電信研究院合作開展了研究項目“基于云計算的圖像和視頻分類技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用研究”。本文的研究課題正是基于該項目。該項目的一個研究目標(biāo)是為了探討如何智能處理并利用互聯(lián)網(wǎng)上海量的圖像和視頻數(shù)據(jù),以及在云計算環(huán)
2、境下圖像分類技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用。在現(xiàn)在主流的圖像分類技術(shù)中,都要采用訓(xùn)練集,從訓(xùn)練集中學(xué)習(xí)分類標(biāo)注模型。訓(xùn)練集的大小和質(zhì)量都對分類的效果有直接的影響。如何高效的進行訓(xùn)練集提取是該項目中面臨的一個重要問題。
針對上述問題,本文采取了以下的解決方案:(1)搭建基于云計算的圖像抓取平臺,利用互聯(lián)網(wǎng)的圖像資源作為原始數(shù)據(jù)集,為提取訓(xùn)練集圖像提供足夠的數(shù)據(jù)。(2)實現(xiàn)基于概率潛在語義分析模型的訓(xùn)練集圖像提取功能,對原始數(shù)據(jù)集進行基
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