基于語義的圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，圖像信息資源大量增多，圖像的有效管理和檢索變得越來越重要。用戶如何從海量圖像數(shù)據(jù)庫中快速而又淮確地檢索出需要的圖像，是目前研究的一項(xiàng)重要課題。從20世紀(jì)90年代初起，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(Content-Based Image Retrieval)就逐步成為多媒體技術(shù)研究的熱點(diǎn)之一。CBIR技術(shù)主要應(yīng)用圖像的視覺特征(紋理、形狀、顏色以及對象的空間關(guān)系等)進(jìn)行檢索。但是“語義鴻溝”的存在成為圖像檢索領(lǐng)域

2、發(fā)展的重要“瓶頸”。從而，基于語義的圖像檢索(Semantic-Based Image Retrieval)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
　　 在圖像檢索系統(tǒng)，用戶信息需求的表示使用多種類型的查詢?？墒?，由于用戶主觀感知到的圖像視覺特征和語義的深度不夠，傳統(tǒng)的查詢提交給系統(tǒng)后所遇到的困難，以確定用戶的信息需要。例如，通過素描和圖像實(shí)例的查詢，并不能代表目標(biāo)圖像的語義內(nèi)容。查詢和匹配只使用唯一的視覺特征來完成。同時，通過文字注釋查詢用戶面臨的描

3、述，加大了自然語言處理技術(shù)上的難度.在圖像檢索系統(tǒng)中的一個查詢問題中，由于不同系統(tǒng)注釋圖像和用戶自己創(chuàng)建的注釋之間的映射并不相同，同時它們之間缺乏統(tǒng)一的相關(guān)性。在圖像檢索系統(tǒng)中，當(dāng)查詢當(dāng)前檢索目標(biāo)中，加入語義將受到研究者更大的關(guān)注.更多的查詢技術(shù)用于滿足用戶不同的查詢檢索系統(tǒng)。對于基于文本查詢的圖像檢索系統(tǒng)，其查詢項(xiàng)目包括了描述圖像的元數(shù)據(jù)，關(guān)鍵字和文字標(biāo)注。對于基于視覺特征的圖像檢索系統(tǒng)，分類瀏覽器用于不同的數(shù)據(jù)庫大小的系統(tǒng)以及它們各

4、自的系統(tǒng)分類水平。
　　 基于關(guān)鍵字和基于內(nèi)容的圖像檢索是圖像檢索系統(tǒng)中的兩種重要方法。而當(dāng)今，圖像檢索系統(tǒng)重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)在圖像檢索過程中，高層語義與低層視覺特征的結(jié)合。最近，一些研究者在檢索周期中采用用戶互交，使用上述方法和半自動圖像檢索的結(jié)合，取得了一些成果，但沒有自學(xué)習(xí)的動態(tài)語義功能，檢索效率不高。本文給出的方法是基于一個分層的語義網(wǎng)絡(luò)，在圖像檢索領(lǐng)域能夠響應(yīng)不能的需求，并且根據(jù)用戶的反饋，執(zhí)行一個新的動態(tài)學(xué)習(xí)檢索過程，可以明顯