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摘 要在实际检索实践中,可以观察到普遍一种近邻关系非可逆现象假设对象i在对象j检索结果中,但对象并定于对象f检索结果中.然而,如果两个对象各自于对方检索结果中,也就是两个对象满足近邻关系可逆性,那么这两个对象很有可能是线;.于是就可以利用近邻关系可逆性来帮助提高检索精度.针对图像检索中近邻关系对于近邻数量性,提出了一种自适应近邻数量选择算法.该算法可以自动为数据库中每个图像选择一个合适近邻数量,避免算法对类型图像数据库差异性.
跨所包含内容非常广泛,包括多数据存储、多数据检索、多数据组织管理、多数据和应用多个方面相关理论和技术.跨指是跨越数据形式而共同表达同一语义.也,要研究跨包括多种形式,而这些数据相互协助来共同表达者要信息和目.如在一个新闻网页中包含图像和文字两种形式就是所要研究一个跨对象,它们表达形式,但都在描述该条新闻,在表达时文本和图像互相补充、互相解释,共同完成描述该条新闻功能.
（1）与跨相关硬件技术.如输入输出多数据硬件设备、存储和传输多数据相关硬件设备配置等.
（3）跨数据表达.如何更有效地表示跨数据,方便计算机进行管理和检索,是跨研究重要课题.
（5）跨数据存储、组织和应用.更有效地对跨数据进行存储和组织,然后进一步利用好跨数据,使其方便于人类生产和生活,是跨研究重要内容.
上述跨五个研究内容中,跨检索研究是所有其他研究内容结合点和最终目标.跨检索研究目标是分析一种数据和多种数据之间语义关联,在一种或多种数据间进行检索.而言,跨检索就是用户提交任意一种查询,检索相同种类相关多数据.由于同种类检索可以认为是单一形式检索,所以人们更多关注于种类间数据检索,也就是用户提交某种查询来检索出其他种类数据.
,用户提交一个文本查询,检索到与该文本相关图像或音频等.另外,一些跨检索系统也支持用户提交多种数据对象,来检索多种数据对象.
对图像提取全局特征主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等.本小节将对这几种全局特征做一简要介绍.颜色特征通常情况下,颜色特征由颜色直方图来表示,而最常用是1991年提出颜色直方图相交方法.
在跨检索研究领域中,障碍就是人们常说语义鸿沟,也在类型间找到它们语义关联.在文献中,作者将照片剪辑根据场景分类进行了自动标注,然后根据这种关于场景语义标注可以选择合适音乐来进行多幻灯片放映.深入挖掘图像和声音语义关联,成功对图像和声音数据进行了聚类.为了对跨数据进行统一表示和组织,文献提出了一种两层流形学习方法来构建跨检索系统.该方法首先为图像数据、音频数据和文本数据.构建三个图,这三个图将图像数据、音频数据、文本数据映射到三个空间中,然后将这三个数据空间结合形成多文档语义空间（MultimediaDocumentSemanticSpace缩写成MMDSS）.然而这种方法有一定缺陷在建立这三个空间时,种类多文件间语义关联并没有被
多有关论文范文文献4385;到；另外,两层流形学习方法需要调节参数,其复杂程度并不适用于实际使用.于是文献提出了只建立一个图跨检索系统方案,在这个图中每个多对象都是一个顶点,图中顶点间距离根据单一对象来确定.尽管这种只建立一个图方法简化了流形学习困难程度,但仍然没有能够对种类多文件间语义关联进行很好分析和利用.
在多关联空间中,每个多文档就是该空间中一个数据点.有研究人员提出了一种排序算法（localregressionandglobalalignment,缩写为LRGA算法）,该算法通过学习一个拉普拉斯矩阵来对数据进行重排序.尽管LRGA算法在检索过程中能够将类型多对象结合起来,但它仍有一些缺陷.首先,尽管多文档距离能够把多种类型多对象信息都包含在内,但它依赖于该类型对象检索精度,这有可能使得某种对象对多文档表达语义贡献变得很小.其次,建立多文档语义空间需要对所有对象距离都进行计算,这在大型多数据库时变得困难,因为随着多文档数据量增大,多文档距离矩阵也变得异常庞大,这为进一步带来了困难.
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