基于語義的圖像分類和檢索研究.pdf

1、基于語義的圖像分類和檢索，一直以來都是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。該問題主要的研究目標(biāo)是如何高效和準(zhǔn)確的分類和檢索圖像。本文針對(duì)其中的若干關(guān)鍵問題做了研究，取得如下一些成果：
　　 提出一種基于顏色的語義特征構(gòu)建方法。通過提取低層顏色特征，構(gòu)建包含顏色概念的語義網(wǎng)絡(luò)，建立顏色語義特征三元組，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法進(jìn)行圖像分類。充分彌補(bǔ)了圖像低層特征到高層語義之間的語義鴻溝，建立新的語義映射，提高圖像分類準(zhǔn)確率。最后實(shí)驗(yàn)表明，利用此方法

2、構(gòu)建的語義特征向量進(jìn)行圖像分類，不僅可以取得優(yōu)秀的分類結(jié)果，同時(shí)對(duì)不同的分類算法具有魯棒性。
　　 提出一種新的視覺認(rèn)知模型-VAWO(Visual Attention Weight Order)視覺焦點(diǎn)權(quán)重模型來進(jìn)行特征建模。通過提取全局圖像低層特征，結(jié)合圖像分割結(jié)果，計(jì)算圖像區(qū)域的VAWO，構(gòu)建包含全局特征和有序的局部語義特征的組合特征，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法進(jìn)行圖像分類檢索。實(shí)驗(yàn)表明，利用此方法構(gòu)建的特征向量進(jìn)行圖像檢索，