面向海量图像数据和移动计算环境的形状检索关键技术及其应用研究

项目名称： 面向海量图像数据和移动计算环境的形状检索关键技术及其应用研究

项目编号： No.61372158

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 王斌

作者单位： 南京财经大学

项目金额： 80万元

中文摘要： 近些年来，随着图像数据的爆炸式增长和便携式移动设备的大量使用，面向大规模图像数据的检索和移动视觉搜索，成为当前基于内容的图像检索研究领域的一个热点问题。本项目旨在研究面向大规模图像数据和移动计算环境的形状检索关键技术。研究内容包括形状的描述与匹配，形状相似性度量函数的学习、哈希索引技术，以及在植物叶片图像检索和专利图像检索中的应用。本课题拟开展的具有创新性的研究工作思路包括：多尺度拱高轮廓线形状描述、用于区域形状和二值图像描述的层次Radon变换、动态的形状上下文相似性学习机制、基于智能优化的哈希函数学习方法。在应用研究中，对于植物叶片图像检索，组合轮廓线特征和叶脉特征，并用协同传播的学习机制，融合多种距离度量函数，以提高检索检索的精确率，在移动检索应用中，采用语义哈希索引技术提高检索的效率；在专利图像检索应用中，采取层次Radon变换方法，快速而与有效的抽取二值化后的专利图像的特征。

中文关键词： 形状分析；图像检索；模糊聚类；叶片图像分类和检索；商标图像检索

英文摘要： With the explosive growth of image data and extensive use of portable mobile devices, how to effective and efficient search in the large image database and retrieval images using mobile device is a hot issue in the field of content based image retrieval.

英文关键词： shape analysis；image retrieval；fuzzy clustering；leaf image classification and retrieval；Trademark image retrieval