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摘要:
现有基于属性的图像检索主要依赖于预标签属性,使用户只能通过预定义的属性来搜索目标.基于扩展属性的方法则可使用户输入与预标签属性相关的查询词,而非仅选择预定义属性.为此,设计基于网络检索量的扩展属性学习方法.利用Wiktionary挖掘扩展属性,将其与WordNet所得结果相结合,使用由百度指数和谷歌趋势获得的预定义属性及其相应扩展属性的相对平均检索量度量用户偏好,并通过一致性度量方法验证扩展属性的可靠性.实验结果表明,该方法可有效提高图像检索性能.
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文献信息
篇名 基于网络搜索量的扩展属性图像检索
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 图像检索 扩展属性 语义关系度量 相对平均检索量 用户偏好 一致性度量
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 276-280,287
页数 6页 分类号 TP391
字数 5069字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.09.048
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孔祥维 大连理工大学信息与通信工程学院 84 919 16.0 26.0
2 张芬 大连理工大学信息与通信工程学院 1 3 1.0 1.0
3 宁斐 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (18)
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2017(1)
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2019(1)
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2020(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
图像检索
扩展属性
语义关系度量
相对平均检索量
用户偏好
一致性度量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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