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文檔簡(jiǎn)介
1、信息資源的檢索,不僅包括檢索部分,還包括數(shù)據(jù)的收集、預(yù)處理、結(jié)構(gòu)組織、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)檢索的表示以及數(shù)據(jù)與查詢之間相關(guān)度的計(jì)算等。據(jù)此,本文針對(duì)人臉圖像信息及文本信息資源的信息檢索進(jìn)行了較深入研究。
本文在全面分析FRBR模型的理論基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了數(shù)據(jù)組織和檢索融合的關(guān)鍵技術(shù)。主要研究工作和所取得的成果包括:
1)深入研究了FRBR模型,確定FRBR在資源組織上的可行性。
2)著重對(duì)圖像及文本的內(nèi)容
2、表達(dá)進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)了特征信息的FRBR組織;基于此,提出了進(jìn)行數(shù)據(jù)融合檢索的分布集群協(xié)作式檢索框架,并通過海量數(shù)據(jù)對(duì)該框架進(jìn)行了驗(yàn)證。
3)根據(jù)應(yīng)用實(shí)際需求,提出了基于灰度投影與模板匹配的人臉圖像識(shí)別方法,實(shí)現(xiàn)特征信息的FRBR實(shí)例化;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)ORL中的正面人臉圖像的識(shí)別具有很高的識(shí)別率。
4)建立了一個(gè)龐大的詞庫,提出一種對(duì)文本特征進(jìn)行抽取的分詞方法,對(duì)提取的特征進(jìn)行FRBR實(shí)例化;該方法對(duì)于
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