基于内容的多媒体视觉信息有哪些信誉好的足球投注网站研究-信号与信息处理专业论文.docx

摘要较大规模的Flickr数据集上进行了实验，实验结果表明本文方法能够对与视觉内容相关的标签和与上下文信息相关的标签实现正确地区分。4．在基于关键字的多媒体视觉内容有哪些信誉好的足球投注网站模式的基础上，提出了一种面向颜色结构信息挖掘的交互式视觉内容有哪些信誉好的足球投注网站技术。通过两种有哪些信誉好的足球投注网站模式的结合帮助用户有哪些信誉好的足球投注网站获取不仅语义上相关而且满足用户颜色结构有哪些信誉好的足球投注网站意向的视觉内容结果。颜色结构信息通过新设计的二进制形式的特征进行表达。特征具有很小的空间存储需求。颜色结构一致性定义考虑了不同感兴趣颜色问的绝对、相对以及上下文空问分布一致性关系。一致性计算过程可通过按位比特运算在线完成。在交互界面方面，本文提供了多种灵活的颜色选择、空间表达交互方式。算法基于网络图像有哪些信誉好的足球投注网站数掘进行了实验，从参数设置、时问空间复杂度、相关算法性能比较、用户调查等多个方面进行了细致地分析与验证。关键词：视觉内容有哪些信誉好的足球投注网站多标注概念检测特定概念检测标签排序颜色结构多媒体视觉信息机器学习AbstractABSTRACTWiththegreatadvancesinelectronicandmultimediatechniques，multimediavisualcontentinformationwhichactsavividandinterestingknowledgerepresenta-tionmodalityhasmoreandmoreinfluenceinrecentyears．Meanwhile，thedevelop—mentofIntemetandlarge—scaledatastoragetechniquesacceleratethestorageandpropagationofmultimediavisualcontentinformationfurthermore．Howtoorganize，represent，andretrievalthesegiganticvolumeofvisualcontentinformationhasbeenafocusprobleminmodeminformationretrievalcommunity．Concentratingontheoverallframeworkofcontent··basedmultimediavisualcon·-tentretrieval，inthisthesis，weresearchintofouraspectsofvisualcontentanalysis：visualcontentmulti—labelconceptdetection，visualcontentspecificconceptdetection，visualcontentlabelrankingbasedonsemanticrelevanceandinteractivecolorlayoutretrieval．Themaincontributionsareillustratedasfollows：1．Fortheproblemofvisualcontentmulti—labelconceptdetection，weproposeasparsegraphbasedtransductivesemi—supervisedlearningmethod。Conventionalmethodsassumethattheconceptshappenindependently,henceneglectthecor-relationamongmultipleconcepts．Weexploitthesparsesignalrepresentationtheorytominethevisualsimilarityamonginstanesandthedistributioncorrela-tionamoneconcepts．Then，theconceptcorrelationattributesandtheconsistencyassumptionsofsemi—supervisedlearningareintegratedtogetherunderthehiddenMarkovrandomfieldframework．Thesemi—supervisedlearningcouldovercometheproblemoflackingoftrainingdata，andthesparsetechniquescatchthecon—ceptcorrelationmorereasonablyandefficiently,whichimprovetheannotationperformanceandreducethemodelcomplexity．Ourmethodisevaluatedon