【摘 要】
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随着WEB上图片资源的日益丰富,人们对WEB图片检索的需求也日趋强烈.基于文本的WEB图片检索技术,是人们当前检索WEB图片的主要手段.尽管已有若干使用该技术的WEB图片搜索引擎
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随着WEB上图片资源的日益丰富,人们对WEB图片检索的需求也日趋强烈.基于文本的WEB图片检索技术,是人们当前检索WEB图片的主要手段.尽管已有若干使用该技术的WEB图片搜索引擎产品投入实用,但目前的基于文本的图片检索技术还有待完善,主要体现为：对WEB的复杂性理解不够,使用固定的模式提取文本,常常以偏概全,提取效果不佳;对影响词条权重的因素考虑不够,权重模式较粗糙;围绕词条组织索引,通过字匹配实现查询,导致了较严重的同义词和多义词问题.对此,该文进行了针对性的研究：进一步明确了相关文本的概念,使用启发式提取方法,让系统更智能地提取相关文本;在词条权重的研究中,更广泛地考虑了影响权重的因素,提出了一个“综合权重模式”,并通过数学语言予以精确描述;应用奇异值分解方法,分析相关文本词条和图片语义的关系,构造了一个图片“潜在语义索引”模型,用以缓解现有的许多WEB图片检索系统在索引和查询中遇到的同义词和多义词问题,实现语义索引和查询,实验表明,该模型能有效地改善图片的索引和查询性能.
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