基于内容的图像检索技术研究

阐述了基于内容的图像检索（CBIR）近年来的发展及特点,探讨了基于内容的图像检索的体系结构,重点介绍了基于颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系的图像检索等的相关技术和算法。     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索(CBIR)是随着多媒体技术的发展而日渐明显的多媒体数据库查询和检索方法.文章讨论了基于内容的图像检索(CBIR)的含义和关键技术,包括图像数据库结构、图像内容描述、图像特征的提取和匹配技术、快速检索技术.     

基于内容的图像检索发展状况及演示

基于内容的图像检索(CBIR)是信息检索领域的研究热点之一,文章在分析了图像检索技术的发展现状及各种图像特征描述方法,论述了图像检索涉及到的图像特征提取和相似性度量等技术,并就各种特征提取方法进行综合分析、比较提出了今后基于内容的图像检索技术的发展方向,对该领域的研究方向有一定指导意义。     

基于内容的多媒体检索技术

在对海量的多媒体数据进行检索时,传统的基于数值/字符的信息检索技术并不能满足要求.因此,基于内容的多媒体检索技术的研究应运而生,其检索的依据主要是多媒体的特征向量值,因此多媒体信息特别是图像的特征向量的组织直接影响到数据检索的效率.对基于内容的多媒体检索技术进行了研究,同时借鉴基于关键字的检索技术,引进了二叉排序树来组织图像的特征向量,利用二叉排序树算法进行特征向量值的检索,提高了图像检索的效率.     

基于内容的多媒体信息检索研究进展

本文介绍了多媒体信息检索的原理与特点,从基于内容的图像检索、视频检索和音频检索的角度对基于内容的多媒体信息检索的研究进展进行了介绍,并对基于内容的多媒体信息检索前景进行了探讨。     

基于内容的图形数据检索和相关性反馈

在对大量的图像数据进行检索时,传统的信息检索技术并不能满足要求,因此,基于内容的图像检索技术(CBIRCon-tent Based Image Retrieval)的研究应运而生.本文主要介绍了CBIR中的一些基本内容,基于内容图像检索(CBIR)的早期阶段,是以计算机为中心,使得一些查询结果从计算机的角度来看是相似的,而有人却认为是不相似的.为解决上述矛盾,在基于内容的图像检索领域引入了相关反馈机制.通过人机交互机制使得计算机能够不断了解用户对查询结果的满意程度,并通过逐步学习把输出调整到符合用户期望的状态.     

文献信息检索技术的发展

介绍文献信息检索技术的发展过程,分析了网络文献信息检索的技术方法,研究了基于内容的多媒体信息检索技术及其图像检索关键技术并探讨了文献信息检索的发展方向。     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

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。     

多媒体技术应用于民族高校图书馆声像服务

介绍了几种多媒体技术，包括多媒体系统、多媒体软件、多媒体数据库管理系统、超媒体、流媒体等，还介绍了Internet网上利用搜索引擎进行声像信息资源检索，以及利用基于内容的图像检索(CBIR)技术检索声像信息，提出了Internet环境下图书馆声像服务的新思路。     

基于文本的图像检索与基于内容的图像检索技术的比较研究

随着互联网的快速发展及各种数字化设备的普及,现代数字社会中的图像信息的数量在迅猛增长,图像信息的检索技术的研究得到了越来越多的关注.本文介绍了基于文本的图像检索技术与基于内容的图像检索技术,比较研究了这两种技术的不同的特点,指出综合运用TBIR和CBIR共同检索Web图像.     

基于不对称贝叶斯学习的图像检索相关反馈算法研究

基于贝叶斯(Bayesian)理论的相关反馈技术是可有效提高图像检索性能的重要手段之一.然而,当前大多数的Bayesian反馈算法普遍受到小样本问题和训练样本不对称问题的制约.本文提出一种新的相关反馈算法,该算法将查询点移动(query point movement,QPM)技术嵌入Bayesian框架中,并采用不对称的学习策略处理正、负反馈信息,故而称之为不对称Bayesian学习(asymmetry Bayesianlearning,ABL).对于正例样本,该算法同时考虑用户提供的正、负反馈信息,并借助QPM技术估计相关语义类图像的概率分布.对于负例样本,采用一种半监督学习机制以应对负例样本稀缺问题.首先,通过随机采样从数据库中选取一组无标记图像,然后,利用QPM技术对其进行数据审计.最后,将审计后的无标记图像作为额外的负例样本,并与用户标记的负反馈信息一起用于估计不相关语义类图像的概率分布.仿真实验及对比结果表明,不对称Bayesian学习策略可显著提高相关反馈的效率,且本文算法的检索性能明显优于当前其它的相关反馈算法.     

一种新的彩色图像降维方法

基于内容的图像检索(CBIR)是图像检索的重要分支，而基于颜色的特征提取是CBIR的常用方法之一．如果对图像颜色的特征数提取过多、维数过大，则不利于对图像的快速匹配．本文将图像的色彩直方图作为输入向量，然后采用局部线性映射(LLE)算法对原始数据进行降维，并分别在4种色彩空间下对降维后的彩色图像进行分类．实验证明，在处理非线性数据降维时，LLE较主成分分析(PCA)具有明显的优势．     

基于Lab颜色空间与Gabor小波变换的图像检索技术

随着图像等多媒体资源的日益丰富,传统检索方式已不能再满足检索需求,为了便于图像的检索和识别,基于内容的图像检索技术应运而生.将L*a*b*颜色空间划分子区域,通过计算累加直方图与Gabor小波的方法组合提出了综合检索方法,实验表明可以取得较好的效果.     

面向基于内容图像检索的图像感知Hash

提出一种建立在HSV空间颜色分类和形态特征基础上的图像Hash方法,用于图像检索.将图像尺寸规格化,并根据HSV空间中各分量的取值范围,将像素归为11类,在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征,加权得到Hash值以构成图像库的索引表,从而实现基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR).与其他方法相比,用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征,能较好地体现图像内容.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

交互式图像检索中的相关反馈技术研究进展

相关反馈是近年来交互式图像检索领域研究的重要方向.首先提出了基于相关反馈的图像检索系统框架,并在此基础上从机器学习的角度分析了相关反馈学习的算法模型、样本获取、分布密度估计,及其在其特定应用背景下的困难和挑战.进而对图像相关反馈技术的研究现状进行调查总结,从聚类和分类两个方面对各种相关反馈算法在基于内容的图像检索中的应用进行了较为深入地研究和比较.最后对相关反馈技术发展趋势进行了展望,指出了该技术与图像语义抽取、用户模型建立以及软计算技术之间存在的密切关系.     

基于内容的图像检索技术综述

随着多媒体技术的发展,传统的基于关键字的信息检索技术已逐渐不能满足要求.因此,基于内容的图像检索技术(CB IR)应运而生.本文主要讨论CB IR研究中的一些关键问题:图像的内容特征及提取、特征之间的相似度计算、相关反馈、检索性能的评价等等,并指出了一些可值得深入研究的方向.