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基于内容的图像检索方法是目前有效查询大量图片资料的关键技术。首先论述了利用面向对象的多媒体数据处理技术，构建一个基于内容的图像检索系统的方法；重点讨论了图像颜色特征提取的改进算法，系统通过该算法以及和其他图像检索方法的配合使用，实现了图书馆数字图片资料的快速检索。 相似文献
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针对基于内容的图像检索方法这一日前有效地查询大量图片资料的关键技术，论述了利用面向对象的多媒体数据处理技术构建一个基于内容的图像检索系统的方法，重点讨论了图像纹理特征提取的改进算法，系统通过该算法以及和其它图像检索方法的配合使用．可顺利地实现图书馆数字图片资料的快速检索。 相似文献
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《现代图书情报技术》2011,(2):47
最近,在SciVerse ScienceDirect中检索图像变得和操作傻瓜相机一样简单。利用发布的新图像检索功能,Elsevier为研究人员提供了一个直通数百万期刊文章和电子书的视觉入口。订阅者无需支付额外费用,这一图像检索功能索引了超过1500 相似文献
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图像索引与检索的数据库方法 总被引：3，自引：0，他引：3
图像资源的迅速增长使我们面临新的挑战, 迫使人们对其索引与检索技术进行深入研究。本文讨论了图像索引的数据库方法,具体论述了图像的颜色、纹理、形状基本特征的抽取和对分类、主题、标题、创建者等外部特征与内容特征的描述，建立索引支持快速检索。. 相似文献
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商标图像检索技术述评 总被引：2，自引：0，他引：2
对商标图像检索的三种技术(类目检索、文本检索、基于内容检索) 加以介绍, 并重点阐述采用基于内容技术实现对纯图像、图形商标检索的原理和主要方法, 最后分析归纳了实践应用中检索商标图像的障碍及有待解决的问题。 相似文献
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图像检索系统中相关反馈技术的检索过程分析 总被引：2，自引：0，他引：2
图像检索系统主要可分成基于本和基于内容的两大系统。图像包括视觉特征与语义特征，除了必须对图像进行分析、抽取和描述，利用这些内容特征建立索引进行检索之外，还必须考虑，对同一幅图片，人们可以按照各自的理解来阐释其内涵。本主要探讨基于内容的图像检索中相关反馈技术的运用过程及技术原理。 相似文献
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寇丽华 《浙江高校图书情报工作》2005,(4):25-27,30
Proquest是美国UMI公司的全文检索及传送系统，目前可检索20多个全文数据库，本文主要介绍分析其可检数据库Proquest Medical Library（PML）的基本检索功能和检索技巧。 相似文献
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《现代图书情报技术》2012,(5):96
Summon服务引入了学科内检索,用户现在可以在特定学科内执行各种粒度的检索,这是以数据库为中心的发现工具从来没有提供过的功能。有了Summon,图书馆馆员现在可以很容易地创建、定制并嵌入学科内检索框和检索组件到任何的网络环境中,包括检索指导、课程管理页面、协作研究门户网站等,从而在学科主题范围内为用户提供高相关度的资源。 相似文献
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文章对比分析了现存的分布式数据库检索模型、集中式数据库检索模型、混合式数据库检索模型的优缺点,提出了基于语义技术的图书馆资源检索模型,并对其包含的本体字典、检索历史抽取库和输出系统功能做了介绍. 相似文献
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基于WWW的图像检索技术 总被引：12，自引：1，他引：11
王欣 《现代图书情报技术》2002,18(3):70-73
在阐释WWW图像信息检索基本原理的基础上，着重介绍并评价了目前图像检索领域主要的检索技术，并列举了几种较为先进的图像检索demo系统，最后对一些制约基于WWW图像检索技术发展的瓶颈问题进行了简要的探讨。 相似文献
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本文概括了基于内容的图像检索的现状，基于内容的图像检索的必要性。本文也描述了现行的基于内容的图像检索的主要技术，一些商业图像检索系统的特点，检索系统的性能，以及这个领域今后的发展方向。 相似文献
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一种新的数字图书馆图像检索算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种适应图书馆特点的视觉特征和高层语义相结合的图像检索算法，通过相关反馈构建了动态的相似性度量方程。实验结果表明，综合视觉特征和语义特征的检索比仅利用视觉特征的检索能获得更高的检索率。 相似文献
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论我国图书馆文献信息资源检索工具的现状及发展趋势 总被引：3，自引：0，他引：3
从国内图书馆检索工具的演变谈其发展历程 ,并从文献信息资源组织的角度 ,论述检索工具的现状和发展趋势 ,指出目前检索工具的功能落后于文献组织功能 ;分类语言、主题语言与自然语言一体化的检索体系 ,将成为我国图书馆文献信息资源检索工具的发展趋势所在。图 1。参考文献 4 相似文献
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图书馆特色文献图片库建设 总被引：6，自引：0，他引：6
在网络化时代、图书馆自建图片特色数据库具有创新意义。本文介绍了一个图片数据库的建库过程，并利用ASP技术，提供了一个检索图片数据库的程序实例。 相似文献
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大量图像的出现使得图像检索的需求越来越强烈.图像检索系统经历了基于文字的检索和基于底层特征的检索两个阶段.新的检索系统通过机器学习等技术,综合利用了视觉特征和高层语义概念进行更精确的语义检索.本文从图像底层特征表示与抽取、高层语义特征抽取、相关反馈等方面介绍了当前图像检索系统的基本进展,并对图像检索的发展趋势进行了展望. 相似文献
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