基于半监督学习的双线性映射图像检索

"语义鸿沟"是基于内容图像检索中广泛存在的问题。近年来,人们为减小语义鸿沟开展了许多研究工作,并将半监督学习方法用于其中。目前,多数的检索方法只考虑数据点的结构信息,或关注点集中在低层特征。为了充分利用结构信息缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,提出了一种半监督的双映射机器学习图像检索法。该方法在低层特征与标签之间建立双线性映射,最后使用Corel图像库同流行嵌入法进行对比,实验表明所提出的方法在检索过程中可以获得较好的效果,精准率有明显提高。     

简单贝叶斯网络的遥感图像检索

基于内容的图像检索技术是访问大型遥感图像数据库的关键技术．然而,低级特征和高级语义概念间的语义鸿沟很大程度上限制了检索的性能．因此,研究了使用简单贝叶斯网络从分割图像区域的颜色纹理特征中推断出图像的语义概念．该语义概念指的是卫星图像中的各种地表类型如森林、岩石、水域等．实验表明,论文提出的方法获得了较高的准确率和较低的响应时间．     

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.     

基于支持向量机的相关反馈算法研究

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,通过相关反馈可以形成图像低层视觉特征与用户高层语义特征的映射关系．从机器学习的角度,介绍一种以支持向量机为分类器的新的相关反馈方法,在一定程度上解决了基于内容的图像检索中存在的由于底层特征和上层理解之间的差异而造成的“语义鸿沟”（semanticgap）问题．     

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。     

一种新的基于稀疏编码Hash的跨模多媒体数据检索算法

针对现有跨模Hash检索方法不能有效消除不同模态数据间语义差异的问题,提出一种新的基于稀疏编码Hash的检索方法,解决了图像低层视觉特征和高层语义之间的语义差异,改善了跨模检索的效果.使用稀疏编码进行跨模相似性检索,首先使用稀疏编码获取图像与文本的显著特征和隐含概念,然后将学习到的隐含语义特征映射到共同的抽象空间中,再通过迭代机制找到多模态数据特征表示间的相关性,最后通过高层语义抽象空间的量化得到统一的Hash编码.     

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...     

基于内容的图像检索技术

综合视觉特性,基于内容的图像检索图像特征提取的关键是图像低层视觉特征的提取技术,内容主要包括图像的颜色特征、形状特征以及颜色的空间分布特征,采用线性组合以及加权颜色空间分布熵四种方法来提高图像信息熵和空间分布熵进行图像检索的性能。     

基于颜色特征分布及相关反馈的图像检索方法

在基于内容的图像检索中,大部分工作主要集中在提高检索系统的独立性和全自动性方面,由于存在着低层语义特征与高级概念间的差距、视觉感知的主观性等因素影响,使传统检索方法受到了限制,在巳提出的基于颜色空间分布检索方法基础上,引入相关反馈机制,弥补了原有方法的不足,进一步体现了系统的交互性,提高了图像检索效果。     

双通道立体图像质量评价方法的研究

针对立体图像质量评价问题,基于人眼观测图像的感知特性,提出一种双通道立体图像质量评价算法。首先,获取双目视图的拉普拉斯金字塔序列构建融合图,采用并行域分解多权重化策略提取双目局部质量感知特征;然后,结合视觉平衡特性引入语义特征通道提取双目高层次语义特征;最后,在支持向量回归的基础上得到双通道主客观图像质量评价值的关系映射。双通道网络集成了包含视差信息的多局部细节特征与全局语义特征,在LIVE 3D 立体图像库进行性能测试,结果表明,算法所得预测值与主观评价值间具有良好的一致性。