基于視覺特征的垂直搜索研究.pdf

1、基于內(nèi)容的圖像檢索技術利用低層視覺特征描述圖像內(nèi)容，由于視覺特征與人對圖像的理解之間存在很大差異，而且其通用搜索面向所有的用戶，包羅萬象的結果并不能滿足用戶精確搜索的需求。因此面向專業(yè)領域的垂直搜索引擎應運而生，并成為發(fā)展的必然趨勢。
　　 針對寵物圖片領域的搜索實例，充分利用當前Web圖像本身及其所處上下文的信息，相互彌補，完成圖像搜索引擎在Web環(huán)境下的寵物圖片領域的深層應用。一是嘗試利用領域詞典來研究領域識別技術，在爬蟲無

2、規(guī)則爬行的情況下，能高效的確定領域范圍，在特定領域內(nèi)采集網(wǎng)頁和圖像數(shù)據(jù)，并進行半結構化數(shù)據(jù)的提取，減少了無關圖片的下載，提高寵物領域的覆蓋度；二是研究垂直領域的混合分詞技術，利用兩個詞典對語句進行分詞，避免丟失關鍵詞匯，提高了用戶檢索精度；三是利用SVM構建圖像分類器，采用視覺特征與文本特征相結合的方式進行分類存儲與索引內(nèi)存共享，這樣也可以按照用戶意圖來縮小匹配范圍，提高分類查詢的準確度和效率，并提供給用戶多樣的查詢方式。