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许宏丽

多媒体信息检索与数据库技术。

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姓名：许宏丽
目前身份：
担任导师情况：
学位：
学术头衔：
职称：-
学科领域：

计算机应用
研究兴趣：多媒体信息检索与数据库技术。

个人简介

　许宏丽，女，1963年8月11日出生，现任北京交通大学副教授。 1991年毕业于北京交通大学信息科学研究所，留校任教至今。现从事的学科为计算机应用，研究方向为多媒体信息检索与数据库技术。参与主讲的“大学计算机基础”课程2004年被评为国家精品课程，主持的“数据库应用基础”网络课程2002年获得校优秀教学成果奖。近年来在信息检索和图像处理领域以及计算机基础教育方面做了很多工作并取得了一定成果。参与编写出版了多本教材，其中《大学计算机基础教程》和《大学计算机基础实验教程》于2006年评为北京市精品教材；并参与了多项计算机基础教育教学改革的研究项目。同时在国际会议上发表5篇SCIE和EI检索的科研论文，以及多篇中文杂志论文。2001年被评为优秀主讲教师，2002年获智瑾教学奖。

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2010-02-28

【期刊论文】改进CLIMB聚类算法在图象数据库中的应用研究*

许宏丽，林恩爱

计算机与数字工程，2006，34（10）：154～156，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

CLIMB聚类算法是基于子空司的算法，基本思想是对每个样本在坐标维上投影，得到样本分布曲线。通过爬山法，找出波谷和波峰，每个山峰对应一个类。对于高维数据，由低维向高维逐步聚类，形成了对原样本集的自项向下的层次分类。利用小波变换可以对样本分布曲线进行光滑化处理而得到近似分布曲线，该曲线平滑了样本分布曲线上一些变化较大的区域，可以去除噪声干扰。不同尺度下的近似信息去掉了不同程度的细节信息，从而得到不同的样本分类的粗糙度。实验表明，应用该改进后的CLIMB聚类算法对图象特征空间进行聚类可以起到很好的作用。

聚类算法，小波变换，图象检索

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2010-02-28

【期刊论文】基于小波多尺度分析的彩色图像检索方法

许宏丽，傅蓉

中国图象图形学报，2004，9（11）：1326～1330，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

多媒体技术的普及和Internet技术的实施导致了大量图像信息的出现，基于文本关键词的传统检索方法已不能适应图像信息检索的要求，这使得基于内容的图像检索技术逐渐成为目前的研究热点。基于内容检索技术中必不可少的关键步骤就是图像特征的提取，其中可提取的特征有颜色、纹理和形状等。但是，由于图像的每种特征只能抓住图像相似性的某一个方面，因此如何能更好地表示图像就成为基于内容图像检索中一个重要的研究方向。针对该问题，提出了一种基于图像颜色和纹理特征的图像检索方法，其中颜色特征采用HSV颜色空间的直方图；纹理特征采用图像小波多尺度表示方法中细节信息的方差统计量，这样就充分利用了颜色的丰富表现性和小波变换的多分辨性及其变换系数的统计特性。通过对不同类型图像使用不同特征组合进行图像检索查准率的对比实验结果表明，这种图像检索方法是行之有效的。

颜色直方图，图像小波多尺度表示，相似度测量

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2010-02-28

【期刊论文】基于颜色特征的视频数据库检索系统

许宏丽，许伟

计算机工程与设计，2006，27（7）：1208～1210，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

为了在视频数据库中提供有效的视频检索和浏览功能，必须建立高效的索引。由于视频数据具有层次性的结构，在镜头边界检测后，可以利用聚类方法按不同的相似性尺度对镜头关键帧进行处理，对视频数据建立索引。该系统采用颜色特征，使用Twin Comparison算法实现镜头检测和直方图平均法实现关键帧提取，对关键帧采用K均值聚类算法处理，建立视频数据库索引。实验结果表明该系统能较好地实现视频快速浏览和检索功能。

HSV颜色空间，镜头检测，关键帧， K均值聚类，视频检索

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2010-02-28

【期刊论文】基于直推式支持向量机的图像分类算法

许宏丽，沈新宇，官腾飞

计算机应用，2007，27（6）：1463～1464，1467，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

直推式支持向量机（TSVM）是在利用有标签样本的同时，考虑无标签样本对分类器的影响，并且结合支持向量机算法，实现一种高效的分类算法。它在包含少量有标签样本的训练集和大量无标签样本的测试集上，具有良好的效果。但是它有算法时间复杂度比较高，需要预先设置正负例比例等不足。通过对原有算法的改进，新算法在时间复杂度上明显下降，同时算法效果没有明显的影响。

支持向量机，直推式学习，图像分类

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2010-02-28

【期刊论文】神经网络在图像检索中的应用研究*

许宏丽，樊飞飞

计算机与数字工程，2006，34（11）：77～81，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出了一种基于神经网络中的单输出BP（Error Back-Propagation）网络的自然风景类图像的分类检索方法，并在网络学习过程中改进了BP算法，使速率在学习过程中根据误差平方和大小动态可变，极大地提高了收敛速度，分类结果表明图像特征的选取、隐藏层的节点数对网络性能影响很大。

BP(，反向传播)，，图像检索，图像特征，单输出

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2010-02-28

【期刊论文】铁路客票预售系统硬件设备和网络性能比较的研究*

许宏丽，董志升，汪齐贤，黄红

铁道学报，1998，20（2）：1～5，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

在对国内外铁路客票预售系统广泛调查的基础上，结合我国国情，对我国铁路客票预售系统建设中有关网络性能和硬件设备问题，进行了深入细致的分析和比较，针对不同客流量，结合局域网规范以及远程通信的环境，我们提出了车站级、地区级和中央级售票系统网络结构和硬、软件配置的建议。

铁路客票，预售系统，网络性能，硬件设备

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2010-02-28

【期刊论文】一种Omni-顺序扫描的补充算法

许宏丽，梁晔，须德

北方交通大学学报，2003，27（5）：38～41，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出了一种Omni-顺序扫描的补充算法，修改了原Omni-坐标的结构，使新的索引文件在完成利用三角不等式进行过滤的原有功能之外，对剩余的对象进行了第二级过滤，再次减少了所需进一步比较对象的数目，有效减少了I/O次数，提高了索引算法的效率文中对500幅RGB位图进行了6组实验，分别对应不同的焦点数和查询半径，新算法较原算法的检索效率的提高率分别为：21.9%，30.3%，19.2%，23.2%，17.35，18.45实验数据验证了算法的有效性此外，并对实验数据进行了比较分析。

计算机应用，视频数据库，图像检索，高维访问方法，顺序扫描，范围查询，相似检索

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2010-02-28

【期刊论文】一种基于子空间聚类的图像分层索引方法

许宏丽，须德，林恩爱

中国图象图形学报，2009，14（1）：142～147，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

随着多媒体技术的发展，许多领域产生大量的高维数据集。为了有效地检索这些高维数据，高维索引成为人们研究的热点。聚类树是一种有效地支持高维数据检索的索引结构。提出了一种基于子空间聚类的聚类树结构，该索引结构基于一种改进的CLIQUE聚类算法，利用小波变换的多尺度特性对图像特征分布曲线进行不同尺度的小波变换，去除一些小的分类和可能的噪声干扰，从而得到不同粒度下的层次聚类。在层次聚类的基础上，建立起分层索引结构。由于改进的聚类算法使用爬山法确定子空间聚类，因而有效地避免了用户参数的定义。实验结果证明，该方法在不需要用户设定聚类参数下能够进行有效聚类，在不同尺度下构建的聚类结构能够有效地组织图像关系，大大提高图像的检索效率。

基于内容图像检索，高维数据索引，子空间聚类，聚类树

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2010-02-28

【期刊论文】一种图像底层视觉特征到高层语义的映射方法

许宏丽，孙志杰

计算机应用，2004（12）：22～24，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

基于语义内容的图像检索已经成为解决图像底层特征与人类高层语义之间“语义鸿沟”的关键。根据图像语义检索的思想，提出了一种采用支持向量机（support Machine Vector）实现图像底层视觉特征到高层语义的映射方法，并在此基础上针对特例库实现了图像的语义标注和检索。实验结果表明，该映射方法能较好地表达人的语义，以提高图像的检索效率。

语义图像检索，支持向量机(， SVM)，，底层特征，高层语义