基于認(rèn)知特征和流形排序的圖像檢索研究.pdf

1、近年來視覺圖像在互聯(lián)網(wǎng)和移動終端的急速增長，以及其潛在的巨大商業(yè)價值，使得圖像檢索一直是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點。而圖像數(shù)據(jù)的海量性、復(fù)雜性和多樣性也給視覺圖像的實時處理帶來了挑戰(zhàn)，高效且精確的圖像檢索系統(tǒng)是目前急需解決的問題。目前基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)旨在以圖像自身的視覺屬性為特征進(jìn)行圖像之間的相似性學(xué)習(xí)，其中圖像特征提取和相似性度量方法是影響檢索系統(tǒng)性能的主要因素。然而，目前這些檢索系統(tǒng)中特征提取和相似性度量學(xué)習(xí)都是獨(dú)立進(jìn)行的，即通

2、過圖像內(nèi)容學(xué)習(xí)視覺特征，然后再根據(jù)該特征進(jìn)行度量學(xué)習(xí)，以此構(gòu)建圖像檢索模型。本文提出了一種基于認(rèn)知特征和流形排序的圖像檢索框架，利用視覺的流形認(rèn)知過程融合圖像特征和相似性排序過程。
　　本文通過對視覺認(rèn)知機(jī)制和格式塔心理學(xué)的分析，提出了一種新的全局視覺圖像特征——感知一致性描述子。該特征首先利用格式塔心理學(xué)原則檢測了圖像中具有相同底層視覺屬性的局部鄰域；然后以圖像中兩種相對獨(dú)立的對比度和空間位置分布為特性，同時統(tǒng)計了這兩種特性在局

3、部鄰域和全局圖像中的分布情況。在圖像檢索實驗中，利用傳統(tǒng)的距離度量方法驗證了該視覺特征的有效性。其中該特征與L1距離構(gòu)成的檢索框架能獲得比較好的檢索效果，也說明了特征與度量方法的融合性對檢索效果的影響。
　　本文利用經(jīng)典的流形學(xué)習(xí)算法對該圖像特征進(jìn)行二維可視化，驗證了該特征在保持圖像間本質(zhì)低維變化中的有效性。這種流形結(jié)構(gòu)的保持特性也是流形排序算法對樣本分布的基本假設(shè)，本文的圖像檢索框架也正是基于這種圖像特征與流形排序的相容性而提出

4、的。因為流形排序是對樣本間初始距離排序結(jié)果進(jìn)行重新排序?qū)W習(xí)的過程，所以視覺特征自身的區(qū)分性能也是提高檢索結(jié)果的必要條件，而特征之間的流形結(jié)構(gòu)是在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高了排序檢索的準(zhǔn)確率。本文在圖像數(shù)據(jù)集中的實驗也驗證了這種檢索框架的有效性，對其他符合流形結(jié)構(gòu)的視覺特征也有所提高。
　　此外，針對流形排序算法中排序階段時間復(fù)雜度較高的問題，本文也提出了一種改進(jìn)的流形排序算法。該算法旨在迭代更新與查詢樣本相似的少量種子樣本節(jié)點，利用傳統(tǒng)的