基于人工智能方法的图像语义检索

根据语义特征进行图像检索是图像检索技术的发展趋势。文章提出了一种基于人工智能以实现图像语义特征提取的方法,即通过模糊逻辑、遗传算法和人工神经网络三者的融合来解决图像语义特征提取这一难题,该方法使图像检索能够满足用户的需求,提高了图像检索的效率和精度。     

结合分类和索引技术进行基于图像内容的外观专利检索

与互联网上的通用图像相比,外观设计专利图像拥有一些其独有的特点。如,外观设计专利图像中图片质量较高,噪点较少。基于以上特点,提出了一种基于分类技术的外观设计专利图像检索方法。当检索图像以较高概率被正确分类,在该类别中检索;否则,在所有图像中检索,使用索引技术来加快检索速度。     

基于目标区域颜色与纹理特征的图像检索

该文提出一种基于目标区域的图像检索方法。该方法首先利用色度直方图完成对图像目标区域的提取；然后以目标区域的纹理特征作为全局图像的特征向量进行图像间相似度的检索。该方法综合利用了图像的颜色及纹理特征，并根据人的视觉习惯以图像目标区域的特征作为图像的检索特征。实验表明，该方法在检索效果和检索效率上都优于利用单一特征或全局特征的检索技术。     

图像检索技术研究与发展

介绍了数字图像处理中的新技术——图像检索技术的原理、方法和发展,对网络图像检索的常用方法以及基于文本的图像检索和基于内容的图像检索方法进行了分析,并对典型的图像检索系统的应用性能进行了讨论,提出了未来图像检索技术的最新发展方向.     

一种基于语义特征的快速人脸检索方法

运用数字图像处理技术、人脸模式识别技术与传统的数据库检索技术,融合基于文本的图像检索和基于内容的图像检索两者技术优势为一体,避开了在图像之间进行的繁琐匹配处理过程;以200人为待测样本进行检索实验,正确检索出来的为155人,完全匹配的为125人,系统的识别率为75.55％,平均检索时间小于0.1 s;实验证明,这种方法具有很强的鲁棒性,使用此方法所建立的语义人脸图像检索系统,具有快速、高效、实用的特点.     

基于内容的图像检索技术综述

随着信息技术的迅速发展,基于内容的图像检索技术已成为目前检索技术中的研究热点.本文主要对图像检索的进行了概述,并对主要的检索方法进行了讨论,指出了现有图像检索技术的优缺点,同时指出了基于图像检索技术的发展趋势和研究方向.     

基于内容的大规模图像检索基本方法

基于内容的图像检索方法是利用互联网上大量的图像信息,以计算机视觉、信息检索、统计学习等理论为基础,发展图像内容的提取和检索技术。本文主要针对提取的显著点和特征缺乏语义信息的问题,提出将显著点和SVM相关反馈结合的图像检索方法。     

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。     

基于内容的图像检索技术研究

基于内容的图像检索技术在数字图书馆、医疗图像、网络信息安全、遥感等领域有着广泛的应用,是目前图像检索技术中比较前沿的研究热点。文章研究了基于内容图像检索系统的基本组成以及基于颜色、纹理、形状、语义等图像检索技术的主要方法。分析和比较了现有的各种图像检索技术的优劣。     

基于内容的医学图像检索技术概述

传统的基于关键字的图像检索方法已无法满足大型医学数据库检索的需要,将基于内容的图像检索方法（CBIR）引入到医学图像数据库中进行研究,成为近年来计算机诊断领域中的热点问题。本文论述了基于内容的医学图像检索的关键技术问题,包括图像特征提取和表达、相似性度量与相关反馈技术,并对图像检索技术的发展趋势进行了展望。     

一个图像检索模型及其应用

给出一个用于图像数据库系统的图像检索模型，这个模型不仅可以用来作为描述和比较图像检索方法的一般框架，也可以作为实现图像检索机制的参考结构。作为应用实例，也为了评价现有的各种图像检索手段，并且应用这个模型对多种图像检索方法进行了分析与比较。     

一种基于DCT系数的彩色图像检索方法

基于内容的图像检索是当前图像数据库领域中的一个研究热点。给出一种直接在频域内对彩色图像进行检索的方法:将一幅真彩图像变换到YCrCb空间,提取主颜色,对主颜色进行DCT变换,变换后的低频分量即为图像的颜色表示。在此基础上,讨论了图像的相似度量以及相应的图像检索技术,并给出了实验结果和图像检索性能的评价。     

基于连续肯德尔相关系数学习相似度函数的图像检索方法

提出了一种基于连续肯德尔相关系数学习图像间相似度函数和运用学习的相似度函数进行图像检索的方法.通过对500幅图像所组成的图像数据库以及和其他传统相似度函数学习方法在图像检索中检索效果的比较实验可以得出:该方法的图像检索效果要优于其他相比较的传统方法.     

区域相关融合纹理特征FDPC图书馆文档图像检索

为实现数字图书馆馆藏资源的检索效率和检测精度的提升,提出基于快速纹理密度极值的聚类算法(FDPC)的图像检索策略.首先,对图书馆图像资源检索问题进行基于内容的检索框架构建,然后采用直方均衡以及中值滤波策略实现图像资源的背景处理和噪声过滤,并通过二值化对图书馆馆藏图像资源进行处理,获得检索框架图像输入的预处理操作;其次,利用极值密度聚类算法(DPC)对图像的分类问题进行研究,同时为了增强算法的聚类效果,基于动态距离截断策略对其进行改进,获得DPC算法性能的有效提高;最后,基于图书馆标准测试库(Corel)对所提算法的性能进行实验验证,试验结果表明所提方法具有更高的检索效率和检索精度.     

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     

基于形状特征分划分的树状区域匹配图像检索

提出了一种依据形状特征划分的树状区域匹配的图像检索算法,其思想是首先基于形状特征将图像发为若干给定浓度的树状关系区域,再结合所划分区域的结构关系及其颜色特征进行匹配检索。通过2个检索粗过滤条件,显著提高了检索响应速度,应用此算法,图像中对象的几何变换（移动、旋转、比例缩放）不会影响到查询结果,实验测试的结果表明,与一般的颜色直方图匹配算法相比,该算法大大提高了检索效率。     

Curvelet感兴趣区域相关图的纹理图像检索

提出了一种基于感兴趣区域纹理图像的检索方法.对纹理图像进行Curvelet多尺度分解,根据各层子带的能量分布提取感兴趣区域,并量化感兴趣区域Curvelet系数,计算颜色自相关图而构造图像的特征向量.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,与原有基于Curvelet的纹理图像检索方法相比,所提出的方法对纹理图像检索的效果更佳.     

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。     

图像数据库中一种基于OBFM的关联规则提取算法研究

针对传统的图像检索方法基本都是基于图像的固有特征而进行的,检索结果都存在较大误差,提出了一种OBFM（Ontology_Based Feedback Model）方法,首先得到基本相似图像库,然后采用DEDE原则进行特征元素的提取,并在此基础上进行关联规则提取．该方法大大提高了图像检索的准确率．     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．