融合流形学习与相关反馈的人脸图像检索

针对图像检索中视觉特征和语义信息中的"语义鸿沟"问题,提出一种融合流形学习和相关反馈的人脸图像检索算法.该算法充分考虑相关反馈提供的结合语义信息的正反例样本来发现图像样本之间的鉴别性流形,优化构建低维嵌入空间的特征向量,使得相关图像之间保持近邻关系,通过最大化不相关图像之间的距离,得到一个结合了用户语义理解的低维流形特...     

图像检索中基于记忆与半监督的主动相关反馈算法

为快速提高相关反馈算法的效率,提出一种记忆与半监督相结合的主动相关反馈算法.在检索初期,利用记忆信息获得较多的正训练样本,利用用户已标记样本与数据库内未标记样本有效地解决训练样本不平衡问题,获得准确的初始SVM分类器;在检索后期,利用主动学习算法寻找数据库内对优化学习过程中最有用的样本请求用户标记,减少用户标记的样本量,加快收敛速度.对5000幅Corel图像数据库的实验表明,与传统相关反馈算法相比,新算法能够显著提高学习器的效率和性能,并快速收敛于用户的查询概念.     

基于模糊多类SVM的图像检索相关反馈

提出一种基于模糊多类SVM(FSVMs)的图像检索相关反馈算法.首先,将图像检索的相关反馈过程看成是一个正样本类和多个负样本类之间的多分类问题,改善了反馈固有的正负样本不对称问题;其次,将受限随机选择（CRS）扩展为多类受限随机选择(MCRS)来扩充多类负样本,解决小样本问题;并以记忆性标注的方式降低用户多类标注的疲劳和误差.实验结果表明,该方法能在较少的反馈次数内得到较满意的检索结果.     

基于粗糙集与SVM的图像检索相关反馈算法

通过有效的组织粗糙集理论的约简算法与支持向量集中的分类算法,借助用户的反馈标记,较大的提高了图像检索查全率与查准率,使检索的目标图像更能符合用户的语义特征.由于粗糙集理论的引入消去了本次检索的冗余属性,提高了图像检索的时间复杂性.SVM与相关反馈的结合降低了维数灾难,也降低了高层语义与低层特征的差异带来的困难.     

基于非负矩阵分解的相关反馈图像检索算法

提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的相关反馈检索算法．在每次反馈过程中,由用户标记与查询图像相似的正例样本的特征向量构成样本矩阵,进行NMF分解,得到NMF的基矩阵和样本的系数矩阵,然后根据分解所得的模型进行检索．由于NMF在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表的空间中的分布,因而可以有效地提高检索的查准率．使用由500幅图像组成的图像库进行实验,通过与特征加权以及支撑向量机相关反馈方法的比较表明,该方法通过交互的NMF相关反馈,确实能使图像检索的查准率得到较大的提高．     

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.     

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。     

一种基于二进制语义特征向量的协同过滤方法

提出了一种图像检索新方法,通过用高层语义描述图像,用二进制特征向量判断语义特征是否存在,由向量计算若干图像相似的可能性(即概率),再根据概率值判断图像的相似度值.通过收集每一次检索时用户的反馈信息,采用协同过滤技术挖掘以往用户的反馈信息,同时给数据库中每幅图像分配一个领域,若检索中图像代码相同则提高它们的相似度.通过比较查全率和查准率,证明该方法优于传统的基于内容的图像检索方法.     

基于色彩统计信息的图像语义检索模型的研究

探讨语义网图像搜索的一般模型及其算法,提出色彩统计信息的图像语义网检索模型和检索算法,利用半监督学习方法来实现算法,并对算法进行分析.实验结果表明,在小样本情况下对色彩统计信息进行图像检索,提高了检索的查准查全率.     

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。     

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。     

综合利用边缘和颜色特征的图像检索

分别介绍了图像边缘和颜色特征的提取方法,及基于内容的图像检索系统的实现。试验结果表明,在图像检索时合理利用图像的边缘和颜色特征,可有效地提高系统的检索性能。     

基于图像内容检索的主题爬虫设计方法

图像主题爬虫能获取网上特定主题的大量图像信息,对专业搜索引擎及数据挖掘应用都具有重大价值。针对目前基于图像内容检索主题爬虫的不足,提出了一种图像主题爬虫的设计方法,设计了一种新的爬虫系统框架,采用了基于颜色累加直方图的方法进行图像的特征提取与特征匹配。最后提出了优化爬虫的方法,改进爬虫的搜索策略,提高了爬虫的搜索效率。     

基于感知的大范围人造对象图像结构特征抽取

基于内容的图像检索(CBIR)系统传统上仅仅使用颜色特征和纹理特征进行图像的底层分析,不足以满足检索性能的要求.要提高基于内容图像检索的鲁棒性,需要检索系统能分析更多的图像底层特征.对于包含大范围人造对象(比如:建筑物、高塔、桥梁和其他结构对象)的图像,提出应用感知分组(perceptual grouping)规则抽取图像的结构特征,并结合使用该结构特征,对特定的图像库进行分类和客观评价.     

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在数字图书馆中的应用

介绍了基于内容的图像检索技术CBIR,指出了CBIR系统主要是根据图像的色彩、纹理、形状、轮廓、空间关系、时间关系等底层图像特征,建立图像的特征矢量,表征图像的语义信息,提出了基于内容的图像检索技术CBIR应用于数字图书馆中多媒体信息检索的一些方法,把MPEG-7这种多媒体内容描述接口与数字图书馆之间的许多协同性结合,将使数字图书馆的信息检索具有更大的效率．