基于多媒体融合的图像检索的技术

基于多媒体融合的图像检索技术是目前研究的热点。该文分析了并总结基于多媒体融合的图像检索的概念，综述基于多媒体融合的图像检索的方法和相关的技术。最后简单介绍一种新的基于语音识别的图像检索的方法以及实践。     

简述唐卡图像检索技术

本文作者研究了唐卡图像的特征,介绍了唐卡图像检索系统结构、检索系统的评价标准,概括了提取唐卡图像的颜色、纹理、形状特征方法,最后指出唐卡图像检索技术存在的问题和未来研究方向.     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索技术随着多媒体技术的发展 ,在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中越来越得到重视。对基于颜色、纹理、形状和轮廓特征的各种检索方法和技术进行综合阐述的同时 ,指出基于区域和目标检索及用户反馈检索等新的检索方法 ,是今后图像检索技术研究的热点和发展的方向     

基于聚类反馈的图像检索技术研究

随着多媒体和计算机网络技术的迅速发展,金世界的信息量急剧增长.图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体信息,受到人们的青睐.各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达.图像信息应用日益广泛,人们面临的一个问题是如何在海量的图像信息库中查询到符合用户要求的图像.这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术,也就是所谓的图像检索技术.     

基于内容的图像检索技术研究现状综述

基于内容特征的图像库检索技术虽然开辟了一条更为准确直观的检索途径,但由于图像内容特征很难准确提取和描述,特征的相似度计算与人眼的感知存在一定的差异,使其会受到知识领域和检索任务的限制。     

基于纹理的图像检索

随着信息社会的到来，面对越来越多的海量媒体数据，基于内容的图像检索已成为一种趋势。而纹理特征是图像的一个重要特征，本文主要阐述基于纹理的图像检索系统。并详细地介绍了基于灰度共生矩阵的纹理检索算法。     

基于颜色直方图的图像检索实现

本论文首先介绍了图像检索研究的三个方向,然后介绍了基于内容的图像检索相关方面的内容,最后使用VC＋＋编程语言实现了基于颜色直方图的图像检索,并给出了部分源代码。     

融合多特征的图像检索算法

针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法。首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST（Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果。实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率。     

浅谈多媒体技术与英语教学的结合

现代信息技术的迅猛发展,使得多媒体技术在英语教学中的地位越来越重要,两者的结合,进一步的促进了英语教学的创新和改革。     

浅谈《多媒体技术》课程的教学改革

结合院校对《多媒体技术》课程的教学经验,对该课程的教学目标、教学内容的研究和分析,积极探索其教学方法。本着培养综合应用型人才为宗旨,从教学场所、教学选择、教学方法等几个方面,讨论了教学改革的几点建议。     

浅谈网络多媒体技术在语文教学应用

网络多媒体技术迅猛发展深刻的改变了语文课程教学的格局与模式，本文首先细致的分析了语文课程的特点及存在的问题，进而分析网络多媒体技术给语丈课程教学改革带来的新活力。针对信息技术如互联网、多媒体等技术对语文教学发展提供的历史机遇，研究基于网络多媒体技术的语文课程的教学模式。以期为高中语文课程的教学改革探索提供有益参考的新途径。     

浅谈网络多媒体

网络多媒体是二十一世纪的主要模式,它是网络和多媒体的结合产物,是多媒体充分利用网络进行传播的一种方式.本文结合我院网络多媒体环境的实际情况分析一下多媒体网络优势及应该注意的问题.     

浅谈多媒体沙盘技术在项目管理中的应用

多媒体沙盘技术是项目虚拟化管理的一种方法,文章简要回顾了多媒体沙盘技术的发展及项目管理技术的现状,通过对项目管理中瓶颈的分析,讨论了多媒体沙盘技术对于改进项目管理中的问题的可能性,并就这一技术的具体实施提出了设计方案及关键技术。     

浅谈技工学校教学之多媒体技术应用

随着计算机信息技术和网络技术的快速发展，以及职业教育的不断改革和教学手段的不断创新，多媒体技术被广泛地应用于技工学校教学之中。多媒体教学以其学习资源的广泛性，教学方式的多样化，情境的形象生动性充分调动学生的学习积极性，培养学生创新能力和自主学习能力，提高学生的学习效率。有助于改变技工学校学生生源质量下降，厌学情绪严重，学生学习效率低下的现状。     

基于卷积神经网络和注意力机制的图像检索

当前先进的图像检索方法中，存在着不能很好地分辨图像中不同区域和内容的重要性的问题，导致计算资源分配不合理、检索正确率较低等一系列结果。为了解决这些问题，提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和注意力机制的图像检索方法。首先使用卷积神经网络提取特征，然后使用注意力机制处理提取的特征,可以在计算能力有限的情况下根据图像中的内容合理分配计算资源，使图像中的突出部分得到更多的关注。最后通过融合全局平均池化层处理后的CNN特征来进行图像检索。所提方法在corel1k、corel5k和corel10k三个数据集上与其他先进的图像检索方法进行了比较，结果表明该方法能够有效提高图像检索的精确率和召回率，并且在检索返回的前k张图像的数量(top-k)增加时，仍能保持良好且稳定的检索精确率。     

基于内容的图像检索在电子商务中应用初探

基于内容的图像检索突破了传统的基于文本的图像检索的局限,对图像进行分析,抽取特征,利用这些内容特征建立索引,进行检索。本文介绍了基于内容的图像检索的特点与基本原理,并对其在电子商务应用中的特征选择方法、用户检索方式和用户交互进行了研究。     

图像检索中颜色特征维数的选择算法

颜色特征是图像检索中的重要特征之一，其维数的选择影响了计算复杂度、计算速度、查全率、查准率等诸多方面。本文针对基于颜色特征的图像检索中的维数选择问题，进行深入研究，分析不同维数选择下对各种指标的影响，通过实验数据分析确定合适的维数。实验结果表明：对于Coral图像库，应用HsV直方图特征，在查询返回图像为50幅的情况下，基于LPP算法的图像检索的查准率为67．7％，查全率为57．5％，这在只提取颜色特征，没有其他特征融合的前提下是非常高的检索效果。     

基于内容的图像检索在电子商务中应用初探

基于内容的图像检索突破了传统的基于文本的图像检索的局限,对图像进行分析,抽取特征,利用这些内容特征建立索引,进行检索。本文介绍了基于内容的图像检索的特点与基本原理,并对其在电子商务应用中的特征选择方法、用户检索方式和用户交互进行了研究。     

浅谈多媒体课件的制作

随着计算机多媒体技术的飞速发展,传统教学方式单一、枯燥的弱点明显凸现出来,许多教师开始尝试计算机辅助教学,并取得了较好的教学效果,可以说,计算机应用已成为协助教师从事教学的重要手段.因此研制开发教学课件是摆在教师面前的重要课题.     

浅谈多媒体课件的制作方法

随着信息技术的不断发展，多媒体技术也已日益成熟，它在现代教育教学过程中的作用也越来越普遍。到如今，运用多媒体设备进行辅助教学已经成为教师必须掌握的一项基本的技能。有些教师的课件虽然使用到了多媒体设备，但是他的教学效果却是一般。多媒体课件不仅仅掌握了课程的内容就可以制作出来，它还需要计算机的一些知识。只有将计算机知识和课程的教学内容将结合，才能使得我们的课件取得良好的教学效果。