基于多种高级语义特征的图像检索技术

基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间"语义鸿沟"的关键.笔者以性能优越的回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,提出了一种基于多种高级语义特征的图像检索新方法.该方法首先利用Canny检测算子提取原始图像的边缘信息,并据此得到低层纹理特征与颜色特征,同时利用SVR将低层特征映射到高级语义,以获得图像的高级对象语义.然后结合图像边缘线条方向,利用SVR将线条方向映射为高级语义,以获得图像的线条情感语义.再结合人眼视觉系统感知特性,给出基于全局主要颜色的高级颜色语义.最后根据上述多种高级语义特征进行图像检索.实验结果表明,该方法能够有效地对图像高级语义进行刻画,不仅图像匹配检索效果良好,而且具有稳定的检索性能,其对于缩小低层视觉特征与高级语义概念之间的"语义鸿沟"具有重要意义.     

一种基于自学习的动态语义网络的图像检索方法

基于关键字和基于内容的图像检索是图像检索系统中的两种重要方法.而当今,图像检索系统重点强调在图像检索过程中,高层语义与低层视觉特征的结合.最近,一些研究者在检索周期中采用用户互交,使用上述方法和半自动图像检索的结合,取得了一些成果,但没有自学习的动态语义功能,检索效率不高.论文给出的方法是基于一个分层的语义网络,在图像检索领域能够响应不能的需求,并且根据用户的反馈,执行一个新的动态学习检索过程,可以明显的提高图像检索效率.     

基于语义图像检索的关键技术

结合作者在基于内容的图像检索(CBIR)方面的研究工作,指出了基于语义的图像检索是图像检索发展的趋势。首先给出了层次化语义模型,然后介绍语义表示的方法,详细总结了三种语义提取方法:基于视觉特征的语义算法、基于关键字网络的语义算法和基于语义向量的算法。最后,阐述了相关反馈技术的应用。     

基于支持向量机语义分类的两种图像检索方法

为了更好的解决基于内容的图像检索问题,提出了2种基于语义的图像检索方法.第1种是基于支持向量机(SVM)语义分类的图像检索方法.该方法首先提取训练图像库的底层特征信息,然后利用SVM对所提取的特征进行训练,构造多分类器.在此基础上,利用分类器对测试图像自动分类,得到图像属于各个类别的概率,实现图像检索.第2种是利用图像自动标注方法进行检索.在基于语义的图像自动标注中,先对训练集进行人工标注,对测试图像利用SVM分类器进行分类,并找到与该图像最相似的N张构成图像集,对该图像集的标注进行统计,找到关键词,从而提供概念化的图像标注以用于检索.通过在标准图像检索库和自建图像库上的实验结果表明,以上2种基于语义的图像检索方法是高效的.     

基于稀疏编码的图像语义分类器模型

为了解决图像检索以及遥感图像识别等图像处理研究中本质的问题——如何对高层抽象图像语义进行有效的分类,本文采用生物视觉认知机理,结合生物特征信息,用最小生成树的方法构造图像信息语义树,提出了一个基于稀疏编码的图像语义分类器(SCISC)的模型。实验结果表明:该模型在图像分类中有较高正确率。     

一种基于概率粗糙集模型的图像语义检索方法

针对目前图像数据信息量大、检索不易和人们对图像检索习惯于对图像概念语义进行检索的难题,本文将概率粗糙集理论和图像的语义标注技术引入图像的信息检索中,提出了一种基于朴素贝叶斯理论和概率粗糙集模型的图像语义信息检索模型.首先,针对图像库中的图像构造精确标注词空间,并通过朴素贝叶斯理论对图像进行精确标注和模糊加权标注.将概率...     

基于描述逻辑的图像检索框架

提出一种新的基于描述逻辑的、能处理带有分层信度的图像语义信息的图像检索框架,以解决不确定背景知识的图像检索问题.该框架能处理具有分层信度的不确定语义信息,给出了形状及语义两层模型表述图形信息,提出一种能描述分层信度知识的描述逻辑U-ALC,将图像信息检索化归为描述逻辑U-ALC中的逻辑推理,并给出了描述逻辑U-ALC的推理算法.     

一种基于近邻半监督聚类算法的图像检索系统研究

为了解决基于内容的图像检索（content-Based Image Retrieval,CBIR）中存在的“语义鸿沟”问题,本文提出了一种CBIR检索模型,在模型中使用了基于近邻传播的半监督聚类算法和语义传播的算法,通过近邻半监督算法对图像库中的图像进行聚类,根据示例图像的视觉特征相似度在对应的聚类图像中进行相似度检索,在检索的结果中根据用户提供的关键字进行关键字标注检索,最后根据用户的反馈,通过语义传播算法对图像库中的图像进行自动语义标注．实验表明丈中的模型是可行的,其检索效果受到反馈次数的影响．     

基于非负矩阵分解的隐含语义图像检索

提出了一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的隐含语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)模型用于图像检索.应用NMF训练算法构造了一个语义空间,将查询图像和原型图像都投影到该空间以获得语义特征,在此空间中进行相似性的度量并将距离最近的图像返回给用户.与已有两种检索模型的实验结果对比表明,所提出模型是有效的.     

基于色彩描述的图像情感语义查询

针对图像视觉特征、中间层语义和高层情感语义之间的语义鸿沟,以色彩为代表,提出了图像情感语义查询的框架.在该框架下,利用图像色彩分割结果,通过定义描述色彩语义的自然语言词汇,设计了基于模糊隶属函数的图像色彩语义描述方法,并在此基础上定义了一种查询语言,将人类对图像内容理解的经验与图像色彩语义描述联系起来,实现了图像高层情感语义的查询.实验结果表明,该方法为图像语义研究提供了一种可行的、有效的、可扩展的解决方案.     

图像检索技术综述

对于一个图像检索系统,最重要的是信息获取的准确性、快速性和有效性.通过对现有信息检索技术的分析和比较,包括基于内容的信息检索、基于语义的信息检索、基于反馈的信息检索和基于知识的信息检索,指出了现有图像检索系统的难点和不足,同时指出了图像检索技术的发展趋势和研究方向.     

图像检索技术综述

对于一个图像检索系统，最重要的是信息获取的准确性、快速性和有效性。通过对现有信息检索技术的分析和比较，包括基于内容的信息检索、基于语义的信息检索、基于反馈的信息检索和基于知识的信息检索，指出了现有图像检索系统的难点和不足，同时指出了图像检索技术的发展趋势和研究方向。     

复杂相似性图像检索系统体系结构

研究了一种支持复杂相似性查询的图像检索系统体系结构、提出了处理复杂相似性查询的技术,构造出一个高效的图像检索系统。图像的内容由三种特征来定义：可量化的可视化信息特征、非量化描述的语义信息特征和包含更抽象语义信息的关键字特征。用记可以根据上述特征对图像数据库进行各种简单到复杂的查询、利用面向对象的注释描述模型实现图像的高层语义内容索引,利用特征提取方法可以对图像模型中的可视化定量特征建立索引。     

一种基于LSI的图像语义检索技术

探讨如何将LSI技术应用于图像检索中，以实现基于语义的图像检索的技术途径，给出了一种新的图像索引方法，它使用灰色模型GM（1，1）对图像的像素值进行模型化处理，并且使用模型参数的概率分布来描述图像，在此基础上，详细讨论了将隐含主义索引应用于图像检索中的具体方法，并给出了相应的算法，最后，给出了实验结果和尚需进一步研究的问题。     

基于感兴趣区域和神经网络的图像检索

提出一种感兴趣区域的图像检索方法,该方法首先采用遗传FCM算法对图像进行分割,然后提取分割后的区域特征进行检索;为了缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,最后提出一种基于神经网络的相关反馈方法,实验表明,该方法具有较好的检索性能,系统具有较高的查全率和查准率.     

基于本体的智能图像检索

指出互联网技术的发展使得数字图像等多媒体数据库的规模迅速膨胀,为了能从如此庞大且不断变化的互联网上检索到目标图像,需要有更准确和快速的检索工具.提出了利用本体理论设计图像检索系统,利用本体的方法描述图像的语义特征继而对图像进行检索.使用该系统,图像检索的性能得到了很大改进.     

Ontology与Agent在图像检索中的应用

提出了利用本体论和智能主体理论设计的一种新的图像检索技术——图像检索服务器.它集成了五种智能主体,并利用本体论的方法描述图像的语义特征继而对图像进行领域分类,同时规范化了用户的查询条件.使用该系统,图像检索的性能得到了很大的改进.     

基于空间数据结构的图像检索

提出了用图像联合特征取代单一的图像特征表示内容的模型，通过把图像的相似性定义在欧氏空间，引入了空间数据索引结构，针对图像联合特征的高维性，提出用X树空间结构来索引图像联合特征从而实现对图像内容进行检索的方法，通过实验比较，证明该方法的检索不仅视觉效果良好，而且检索效率也明显提高。     

基于属性表征和信息测度的图像检索

提出了一种基于属性表征和信息测度的图像检索方法，给出了图像的内容属性的表征方法和利用改进的信息测度公式计算图像相似性的方法．最后给出了利用这种方法对WWW图像检索的初步实验结果。实验表明，这种方法对改善检索结果的相关性具有很好的效果。