关键词： 信息检索   高职教育   焊接技术  

摘要： 高水平现代化职业学校建设工作需要依靠先进信息技术作为教学支撑,增强教学效果。在高职焊接专业教学中,由于学科的交叉特性,需要利用有效的信息检索工具,促进教学方式的改革,激发学生的学习兴趣。

关键词： 信息检索   教学改革  

摘要： 在信息社会中,信息素养是人们应该具备的一种基本能力。如何在网络环境下进行有效的信息检索,是一个人信息素养能力高低的一种体现。在高校的教育中,不仅要培养学生的学习能力,更要培养学生的信息素养能力,而信息检索是一门提高学生信息素养的重要课程。本文针对长青学院文献信息检索课程的现状,探讨了文献信息检索课程的教学改革措施。

关键词： 文献信息检索课   多语种资源   中文利用  

摘要： 以高职院校文献信息检索课教学为例,从多语种信息资源中文利用的需求与背景、可行性与技术水平现状、多语种信息资源中文利用的网络浏览器、网络搜索引擎和外文网站浏览器软件实现途径等方面,对文献信息检索课教学中的多语种信息资源的中文利用进行了探讨。

ISBN: (纸本)9787030363138

关键词： 图书馆   信息系统   信息检索   可视化  

摘要： 数字图书馆是随着现代化信息技术的进步而发展起来的,本文主要从信息检索可视化技术、检索结果可视化以及检索可视化技术的应用等角度对图书馆信息检索可视化技术加以阐述。

关键词： 视频检索   镜头分割   关键帧提取   新闻主题字幕检测  

摘要： 随着互联网上多媒体信息的不断丰富，人们对信息的检索需求已不再局限于文本检索和网页检索。人们开始在互联网上检索图片、音频、视频等资料。这些多媒体信息在内容上是非常复杂的，尤其是视频信息。因此，准确地挖掘出视频的内容信息对视频检索是非常重要的。 本文主要研究了基于内容的视频信息检索的相关技术，并在多媒体资料库系统中实现了基于内容的视频检索功能模块。本文研究内容主要包括国内外知名CBVR系统，并以这些系统发展趋势作为本文研究方向的依据;分析了视频结构信息的特点，研究了常用的镜头分割算法、关键帧提取算法、镜头聚类算法和基于相关反馈的视频检索技术，并对镜头聚类算法进行了改进;实现了新闻主题字幕检测方法，并针对新闻类视频文件提出一种基于主题、关键帧、视频段的分层反馈视频检索方法。 最后，实现了一个多媒体资料库系统。本平台主要实现了视频文件的存储、视频检索、视频镜头分割、关键帧提取、新闻主题检测等功能来对本文所研究的视频分析处理方法进行评测和验证。实验结果表明，本文改进后的方法是十分有效的。

关键词： 双目视觉   深度信息   模式匹配   索引树  

摘要： 传统的信息检索主要是基于人工标注，该方法不仅浪费大量的人力资源，同时也不能满足检索的客观性要求。所以，基于内容的信息检索技术被相应地提出，其研究意义重大。 建立在对传统的基于内容的视频信息检索的分析基础之上，本研究利用双目视觉原理，主要包括对极几何、立体匹配等相关知识和技术，提出在视频检索当中使用深度特征，该特征在一定程度上弥补了颜色、纹理、形状等信息的不足，将原本只有二维的视频信息转换到三维空间，使得从视频中得到的特征更加丰富，在检索方面显示出更加优良的性能；同时，结合视频的时序特性，本文提出了基于深度序列模式的匹配技术，应用深度序列模式而不是单纯的某一帧的深度信息进行视频的匹配，减少了匹配的代价，提高了效率，其在检索过程当中展现出较好的鲁棒性，除此之外，深度序列模式的使用增加了视频匹配的可靠度，同时也克服了视频检索当中视频长度不一的限制，使得视频检索的应用更加灵活广泛；另外，在视频库的索引建立方面，本文提出了使用基于前缀树思想的索引树，并在此基础之上进行了改进，索引树大大降低了视频数据库索引的空间要求，并能通过其前缀树的特征迅速的定位到某一特定特征下的所有视频，改进的索引树则在检索的过程当中同时实现了对匹配视频匹配度的精确评测，使得返回结果在保证正确的前提下按照匹配度排序显示。 最后，本研究在实验当中使用了公共网络视频库CCWEBVIDEO，在镜头检测、深度信息提取、检索等主要环节与其他相关算法进行对比分析，并在最终结果当中取得了更高的准确率和召回率。

关键词： 高职院校   文献信息检索课   教师素质   外文文献信息资源   中文利用  

摘要： 从高职院校文献信息检索课的现状与问题,外文文献信息资源中文利用的教师素质短板,提高教师外文文献信息资源中文利用教学素质的具体方法等方面,以外文文献信息资源中文利用的教学为例,对提高高职院校文献信息检索课的教师素质进行了探讨。

关键词： 网络   检索   研究性学习  

摘要： 信息技术与研究性学习课程进行整合,为研究性学习的选题工作提供了信息技术支撑,选题是对学生思维能力的训练,特别是对发散性思维能力的锻炼。文章探讨了如何利用网络信息检索对研究性学习进行选题,从而提高了选题效率。

关键词： 语义概念检测   多模态信息   跨媒体检索   社交图像检索   多模态语义关系图   社交关系图  

摘要： 随着多媒体技术和互联网的快速发展,不同模态的多媒体数据随之急剧增长,同时用户对于多媒体数据的检索需求也变得更加多样化。对比传统的单一模态媒体数据的检索方式,通过对不同模态的媒体数据进行分析和处理,不仅能够更好地表达用户的检索意图,而且对于多模态媒体数据的语义理解也起到了重要作用。然而,由于在低层内容特征上的异构性和不可度量性,使得传统的多媒体检索方法不能适用于多模态媒体数据。因此,如何有效地管理和检索多模态媒体数据成为目前多媒体检索领域的研究热点。 根据多模态媒体数据间存在着紧密的语义关联这一特性,本文以多媒体数据的高层语义概念特征为出发点,结合机器学习、多模态信息融合与分析等技术,对多模态媒体信息检索进行了深入的研究。主要研究工作包括： (1)针对视频信息的语义概念检测,提出了一种基于极限学习机的多模态分类器合并方法。首先,分别使用三种不同的可视化特征来训练相对应的三个基于极限学习机的语义概念分类器,然后使用一种有效的基于概率的融合方法将语义概念分类器的预测结果进行合并。最后,通过分析语义概念之间的上下文来得到语义关联信息,并利用这些关联信息来修正合并后的预测结果。通过大量的实验表明提出的方法能够有效地提高语义概念检测的准确性。同时,基于极限学习机的分类器能以极快的速度进行学习和预测,大大提高了语义概念检测的性能。 (2)针对不确定的视频语义表达,提出了一种基于多信息融合的方法,其中包括推理和融合两个阶段。在推理阶段,充分利用语义概念之间的上下文关联信息和视频镜头之间的时间关联信息,选出对应于用户查询最相关的候选概念集。在融合阶段,通过计算候选概念的推断概率,使其与概念检测器的结果进行融合,以达到对视频镜头中的语义概念进行修正的目的。通过大量的实验表明,提出的方法能够有效解决视频镜头中不确定的语义表达问题,同时改善了语义视频检索的准确性。 (3)针对大规模的跨媒体检索,首先利用多模态媒体对象之间的语义关联来建模一个多模态语义关系图。其次将多模态语义关系图中的所有媒体对象映射到一个同构的语义空间中。最后,通过分析多模态媒体对象的分布特性,提出了一种有效的索引MK-tree,以此来管理语义空间中的媒体对象,同时改善跨媒体检索的性能。通过在大规模的真实跨媒体数据集上的实验表明,提出的方法能极大地改善跨媒体检索的有效性和准确性。 (4)针对社交图像检索,首先,通过利用社交网络中不同模态的信息来构建一个社交关系图。其次,当用户给定查询关键字,在构建的社交关系图上执行一种有效的查询关键字算法,同时基于相关分数得到候选结果。最后提出了一种对候选结果的修正策略,首先将社交关系图中的图像与返回的候选结果表达为区域连接图,再将这些区域连接图合并为闭包树,通过对比候选结果与闭包树之间的相似度以达到修正结果的目的。通过在真实数据集上的实验表明了提出方法的有效性和准确性。