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文檔簡介
1、計算機技術(shù)的快速發(fā)展、因特網(wǎng)的普及產(chǎn)生了大量數(shù)字圖像信息,如何能夠高效地進行數(shù)字圖像的管理和訪問是一個困難但值得研究的問題?;趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)是解決這一問題的有效途徑,該技術(shù)研究的主要內(nèi)容是如何從圖像中提取能夠充分表達圖像內(nèi)容的視覺特征信息或語義信息,并利用之進行圖像的快速檢索。
本文主要圍繞著圖像的視覺特征的表示和提取、圖像語義信息的學習和標注、圖像檢索的實現(xiàn)方式進行研究,并在研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合基于視覺特征檢索及基于
2、語義檢索方式的優(yōu)點,建立起高效實用的圖像檢索系統(tǒng)。
在圖像特征表示方面,本文對常見的圖像特征進行了簡要介紹,并提出了基于區(qū)域主色連通分量的圖像特征表示方法。該方法將圖像劃分為規(guī)則的區(qū)域并提取出每個區(qū)域的主色,根據(jù)相鄰區(qū)域的主色是否相同將整幅圖像劃分為若干連通分量,將連通分量的主色及區(qū)域大小作為該區(qū)域的特征。這種表示方法不僅包含了圖像的顏色信息,而且包含了一定的空間分布及形狀信息,這樣就從多方面更準確的描述了圖像的內(nèi)容。在相
3、似性度量方面,本文在圖像特征表示的基礎(chǔ)上,將所有區(qū)域的特征序列化成為串,并通過串之間的比較來衡量圖像之間的距離。
在圖像語義學習方面,本文使用了半監(jiān)督學習的方法來實現(xiàn)圖像語義的傳播。該方法針對常規(guī)監(jiān)督學習訓練樣本少的缺點,不僅使用了訓練樣本的信息,同時利用了大量的未標注圖像的相關(guān)信息進行語義的傳播,使未標注圖像獲得初始的語義。
檢索過程中的相關(guān)反饋將用戶因素加入到檢索系統(tǒng)中,可以進一步捕捉用戶意圖,并對檢索系
4、統(tǒng)進行完善。在基于視覺特征檢索的過程中,本文使用了流形學習的方法來利用用戶的反饋。通過求檢索圖像和反饋圖像的k近鄰,并將檢索圖像、反饋圖像及其近鄰看成圖中的點,通過局部保形映射獲得圖像點之間的邊,使用兩點之間的最短路徑來衡量圖像之間的距離,這種表示方法比常規(guī)的歐式距離更有效。
在語義改善方面,本文綜合使用了圖像的隱語義和顯語義特征。隱語義一般出現(xiàn)在常規(guī)的基于視覺特征的圖像檢索中,只知道圖像語義相同,但不知道具體語義。顯語義
5、特征一般出現(xiàn)在基于Web的圖像檢索中,語義可以通過用戶輸入的查詢關(guān)鍵字或圖像周圍的文字獲得。本文綜合了兩者的優(yōu)點,利用顯語義可以直接獲得圖像的語義,利用隱語義之間的相關(guān)性及具有相同隱語義的圖像中已有的語義特征可以將語義進行學習和傳播,從而對圖像的標注信息加以改善。
本文在最后較為詳細的介紹了一個結(jié)合視覺和語義特征的圖像檢索系統(tǒng)的實現(xiàn),包括系統(tǒng)的目標,系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)以及實際的性能評價。實驗證明,結(jié)合視覺和語義特征的圖像檢索系統(tǒng)能
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