基于Web的图像检索与信息挖掘研究

本课题旨在研究基于Web的图像检索及其信息挖掘。以图像本身的视觉信息为主，融合图像周围的文本、链接等信息，以及相关反馈等技术来实现Web图像的有效语义聚类，改善目前Web图像检索引擎低效的局面，并结合一些特定目标的识别，进一步挖掘Web图像所包含的信息，使其能成真正地服务于人们的生活需要。主要研究内容包括：（1）基于视觉感知的图像视觉特征的描述和表示；（2）融合视觉、文本和链接等多模态信息，提高图像的语义聚类性能；（3）基于用户的相关反馈学习机制，以及检索结果的去冗余和排序机制；（4）结合人脸分析，对新闻人物等进行进一步信息挖掘；（5）设计并开发一原型系统。