图像索引和相关反馈在RBIR中的应用

图像索引和相关反馈是改进基于区域的图像检索(RBIR)的2种有效的方法.本研究在图像索引方面采用随机局部搜索(RLS)算法对图像上的区域进行聚类,并引入倒查文件技术对图像库进行索引;在相关反馈方面,采用基于支持向量机的相关反馈算法来改善检索结果,并提出了一种新的核函数使该算法更适宜基于区域的图像表示.在海量图像数据库上的实验结果说明了该算法的有效性.     

基于内容图像检索中的相关反馈技术

相关反馈技术提供了填补图像检索中低级特征与高层语义之间的巨大鸿沟的方法,从而保证了基于内容的图像检索的效率和效果。相关反馈算法从解决反馈信息量不足、反馈检索器性能和加强实时性三个方面问题可分为三类：反馈图像选择算法、反馈检索与分类算法及日志挖掘算法等。本文提出了相关反馈处理框架并详细介绍了三大类算法及思想,并进行了比较和总结。     

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。     

基于流形学习的图像检索研究进展

基于内容的图像检索是当前研究的热点,然而由于"语义鸿沟"问题而限制其检索能力的提高.而流形学习可以利用图像数据库中的数据,以及和用户交互的反馈信息获得用户的语义概念,从而提高检索性能.本文鉴于流形学习在图像检索中表现出的有效性,分析了近几年将流形学习应用到基于内容图像检索中的算法,从归纳和转导角度将相关内容分为两个类别,针对每个类别总结分析了相关算法,并总结了有待进一步研究的问题.     

多特征融合及SVM相关反馈技术在教育资源图像检索中的应用

首先介绍了教育资源图像检索系统的结构模型和基本模块,然后介绍了图像特征提取技术,在颜色特征提取中主要应用了分块直方图法,在纹理特征提取中应用了Gabor小波变换法,在形状特征提取中主要应用了不变矩法,通过3种特征的权重分配将多特征融合进行图像初次检索,然后采用基于SVM的相关反馈技术进行多次检索。实验证明,多特征融合和相关反馈技术的引入有效提高了教育资源中图像检索的查准率。     

基于Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索

针对医学图像检索问题,提出了一种结合Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索算法.首先,采用Gabor滤波器的方法对医学图像进行纹理特征提取,计算图像相似度;然后,利用相关反馈技术调整图像之间的相似度,改善图像检索过程中的人机交互性能.实验表明,通过相关反馈,该方法有效地提高了检索结果的查准率、查全率.     

基于支持向量机的二次距离约束图像检索技术

相关反馈技术是图像检索过程中的一种交互式技术。在图像检索中,传统支持向量机作为反馈学习仅仅是把相关反馈看作模式分类问题。然而在海量图像数据中,映像到特征空间中的图像是线性不可分的,在图像检索中仅靠简单的模式分类来学习反馈,得不到理想的学习效果。本文在无约束的反馈算法的基础上提出了二次约束距离算法,即在基于支持向量机得到分类后。对分类结果按照距离相关图像的聚类中心进行再次排序后,将结果回馈给用户。     

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．     

基于内容的图像特征相关性检索方法

针对目前基于内容的图像检索系统在模型优化及通用性设计等方面的局限性，以图像单一特征描述和提取方法为基础，根据人机交互的相关反馈原理，分析图像组合特征归一化权值系数，提出一套图像特征相关性检索新方案，并在着重对基于内容的图像特征相关性检索算法研究基础上，参照国际标准MPEG－7所提供的通用性系统设计规范，对新方案下的图像检索通用模型进行概念设计，为解决基于内容的图像检索技术在Internet上实用化的瓶颈问题，提供一条新的思路，实验结果验证了新方案的合理性。     

基于支持向量机的相关反馈图像检索算法

相关反馈技术是近年来在图像检索中较为重要的研究方法 ,从机器学习的角度 ,以支持向量机 (SVM)为分类器 ,提出了一种新的相关反馈方法。在每次反馈中对用户标记的正例和反例样本进行学习 ,建立 SVM分类器作为模型 ,并根据学习所得的模型进行检索。由于 SVM分类器在一定程度上勾勒出了相关图像在特征空间中的分布 ,因而对整个图像库进行检索时可以查找到更多的相关图像。使用由9918幅图像组成的图像库进行实验 ,结果表明 :该方法可以通过交互的反馈过程 ,有效地检索出更多的相关图像 ,并且在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力     

基于语义的信息检索中的反馈技术

首先分析了两种基于语义的信息检索系统的基本框架。由于相关反馈计算在基于内容的图像检索中受到广泛重视,因此对相关反馈中的加权距离进行了讨论和总结。这种相关反馈技术使得高层次语义特征能够逐步嵌入到低层次特征的图像检索中,使检索的准确率大大提高。     

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.     

基于内容图像检索中的"语义鸿沟"问题

目的探讨目前CBIR系统中广泛存在的“语义鸿沟”问题。方法阐述了该问题的表现及产生的实质;从获取图像语义的角度出发,研究和分析了当前针对这一问题的一些处理方法以及存在的问题,并提出了初步的解决思路。结果现阶段在CBIR中应用多层次的相关反馈方法,能够较好地建立和修正图像低层特征与高层语义间的联系,有助于缩小图像检索过程中的“语义鸿沟”,并达到了一定程度语义检索的目的。结论实现真正意义上的基于语义的图像检索,将是解决“语义鸿沟”问题的最有效途径。     

Image Semantic Automatic Annotation by Relevance Feedback

A large semantic gap exists between content based index retrieval (CBIR) and high-level semantic, additional semantic information should be attached to the images, it refers in three respects including semantic representation model, semantic information building and semantic retrieval techniques. In this paper, we introduce an associated semantic network and an automatic semantic annotation system. In the system, a semantic network model is employed as the semantic representation model, it uses semantic keywords, linguistic ontology and low-level features in semantic similarity calculating. Through several times of users' relevance feedback, semantic network is enriched automatically. To speed up the growth of semantic network and get a balance annotation, semantic seeds and semantic loners are employed especially.     

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.     

基于内容的交互式图像检索方法的实现

在基于内容的图像检索（CBIR）中,很难定义“相似”的含义,因为相似性具有主观因素,随不同的情形发生变化。为此,本文介绍了几个有特色的基于内容的交互式图像检索系统,最后提出了引用动态规划的思想来约束反馈机制的每一阶段,并通过实验证实了交互式检索的效果、效率是更高的。     

基于内容图像检索系统的性能改进方法

在通用型的CBIR原型系统的基础上,首先讨论CBIR系统的性能指标,并对CBIR系统的检索性能改进方法 进行了研究;然后重点讨论了异种特征的组合查询和相关反馈两种性能改进技术,并使用原型系统对以上两种技术进行了测试,使图像检索的查准率和查到率得到明显改善,并有效地增强了CBIR系统的灵活性。     

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。