远程教育中云存储机制下图像数据分类模型优化设计.doc
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1、远程教育中云存储机制下图像数据分类模型优化设计 远程教育中云存储机制下存有海量图像数据,在海量数据中存在大量与需要检索的特定图像特征相近的冗余图像,传统的基于图像特征的分类方法,由于关键帧准确性较低,造成图像分类不准确,导致远程教育中图像数据的检索准确性较低。为此,提出基于关联规则挖掘算法的图像数据优化分类方法。对可能是冗余的图像数据进行微调,使待检索图像关键帧处于准确的变化区间内,利用图像校验方法,消除冗余图像,对校验结果进行二次检验,降低了建立图像数据特征关联的偏差,实现了对图像数据的准确分类。实验结果表明,利用该方法能够对远程教育中云存储机制下的图像数据进行准确检索。 0引言 随着计算机
2、技术的快速发展,越来越多的人选择远程教育接受教育培训,远程教育的教学资源规模也越来越庞大1。这些教学资源利用云存储系统实现共享。教学资源中存有海量的图像数据,在进行远程教育的过程中,经常会检索特定的图像2,如果图像信息不能有效提取,会降低远程教育效率3,浪费大量网络资源。因此,如何对云储存机制下的远程教育资源中图像进行有效检索,成为远程教育领域研究的热门问题4。 传统的基于关键字的图像分类方式在远程教育过程中逐渐暴露出局限性,因此如何准确地分类管理、检索图像数据已经成为远程教育领域迫切需要解决的问题5。随着图像处理技术的不断发展,基于图像内容的图像分类技术应运而生6。其中关键帧提取技术随着研究
3、水平的逐渐提高,对图像数据分类的结果也越来越准确7,因此该技术一直受到国内外图像处理领域学者的广泛关注,并进行了深入的研究8。 由于传统算法不能对图像数据进行准确分类,导致图像关键帧分类准确率不高。因此,如何在云储存机制下对图像数据进行准确分类,成为图像处理领域的一个难题。 为了避免传统算法的缺陷,本文提出了基于关联规则挖掘算法的图像数据优化分类方法。在建立云存储机制下的海量图片关联规则之前,对可能是冗余的图像数据进行微调,使待检索图像关键帧处于合理的变化区间内,利用图像校验方法消除冗余图像,对校验结果进行二次检验,降低了建立图像数据特征关联的偏差,从而实现了对图像数据的准确分类。 1传统海量
4、图像数据分类原理 在大量的图像数据中,利用图像的关键帧能够快速检索到目标图像。因此,关键帧对于每一幅图像来说都是唯一和不可替代的。图像的关键帧数据能够包含图像的关键数据。因此,在云存储机制下海量的图像中快速找到图像的关键帧能够极大减少图像数据的检索数量,从而提高图像数据的检索速度和准确性。 传统的基于关键帧的图像数据分类方法主要依靠图像的特有特征进行分类。图像数据分类的具体方法如下 根据检索到的图像特征,计算目标图像特征与检索到的图像帧的相似度,利用式(1)得到计算结果。 ti=n i=1(fi,f0)2/(n2)(1)式(1)中,fi用来描述特征矩阵,n用来描述特征系数。 利用式(2)提取云
5、存储机制下海量图像数据中图像的关键特征。pi=t0(t1.tn)/n (2)利用式(3)能够获取图像关键帧特征相似度的计算结果。S=1 (t1p1)2w1+(t2p2)2wi+(t14p14)2w14(3)式(3)中,ti用来描述待检索图像中关键帧的特征向量,pi用来描述目标图像中的特征向量。两者的差值能够反映关键帧的变化量。wi用来描述图像数据的权值。通过预先设定阈值,能够将待检索图像与目标图像进行相似度比较,如果超过设定阈值则表明检索图像是目标图像,反之,则不是目标图像。 根据上面描述的方法可知,如果要准确检索目标图像,就必须选取目标图像帧中关键特征作为检索对象,因此需要大量的图像数据关键
6、特征的先验信息。如果这种关键特征与其它图像数据的特征差异较大,则ti和pi的差值也会较大,公式(3)中的s值能够准确体现出这种差异性。如果关键特征与其它图像的差异性较小,则利用上述方法就难以准确检索出目标图像的关键帧,图表图像也就难以被检索到。因此基于图像关键帧的图像数据分类方法难以满足远程教育中云存储机制下海量图像数据检索的要求。 2关联规则图像数据优化分类方法 根据传统的图像数据分类方法可知,远程教育中云存储机制下存在数量庞大的冗余图像,如果冗余图像中具有相似特征的图像数据数量过多,则在进行图像数据检索的过程中,会无法及时准确检索到目标图像,导致远程教育教学质量下降,占用大量网络资源。 2
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- 关 键 词:
- 远程教育 存储 机制 图像 数据 分类 模型 优化 设计
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