圖像內(nèi)容檢索中相似性度量和相關(guān)反饋的研究.pdf

1、目前,低層視覺特征提取、特征向量的相似性匹配和相關(guān)反饋是面向大規(guī)模圖像庫(kù)基于內(nèi)容的圖像檢索中的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。真實(shí)地反映圖像內(nèi)容的低層特征是圖像檢索精確度得以提高的必備條件;有效簡(jiǎn)單的相似性度量也是圖像實(shí)時(shí)檢索系統(tǒng)的中心環(huán)節(jié),如何消除不精確匹配對(duì)相似性度量結(jié)果帶來的不利影響是提高檢索精度的關(guān)鍵技術(shù);而相關(guān)反饋方法是利用人機(jī)交互方式動(dòng)態(tài)地捕捉圖像檢索中高層語(yǔ)義和低層特征關(guān)系的一個(gè)重要途徑。
　　本文對(duì)相似性度量和相關(guān)反饋進(jìn)行了研究,主

2、要貢獻(xiàn)如下:
　　1.首先介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索的背景、應(yīng)用及現(xiàn)有的典型CBIR系統(tǒng),然后闡述了基于內(nèi)容的圖像檢索研究的各個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。
　　2.針對(duì)歐式距離匹配無法有效的模仿人類對(duì)視覺內(nèi)容的所有感知,而基本的顏色直方圖求交的匹配算法無法捕捉顏色組成之間的空間關(guān)系的缺陷,考慮到顏色的連續(xù)過渡性,本文在顏色RGB三維空間中,結(jié)合空間解析幾何,以分塊直方圖圖像檢索為基礎(chǔ),提出了球域直方圖交相似性度量,消除了顏色的起伏變化在相似性

3、度量方面帶來的不準(zhǔn)確性。
　　3.相關(guān)反饋中涉及兩個(gè)關(guān)鍵問題,一個(gè)是如何從反饋樣本中自動(dòng)調(diào)整特征分量的權(quán)值;二是如何在檢索系統(tǒng)中進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí),使其具有記憶能力。本文對(duì)圖像檢索中的相關(guān)反饋進(jìn)行了深入研究,提出了一種禁忌(記憶能力)的區(qū)域權(quán)重自動(dòng)調(diào)整相關(guān)反饋算法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法具有良好的檢索效果。
　　4.最后給出一個(gè)用于實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡膱D像檢索模型。該模型融入了前面章節(jié)中提到的特征提取方法,相似性度量算法和相關(guān)反饋機(jī)制等技術(shù)