基于語義的自然圖像檢索.pdf

1、計算機和多媒體技術(shù)以及Internet的飛速發(fā)展產(chǎn)生了大量的圖像信息，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)主要是為了解決能夠有效地、快速地從大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)庫中檢索出所需圖像這一重要問題。有效的圖像檢索系統(tǒng)必須充分利用圖像的語義信息。基于語義的圖像檢索技術(shù)是在CBIR基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，研究如何從多渠道獲取圖像語義信息，并根據(jù)語義檢索相關(guān)圖像，是為了更進(jìn)一步滿足人們的需要。 本論文主要對圖像高層語義的提取和檢索展開詳細(xì)的研究，并在此基礎(chǔ)上建立了

2、一個簡潔、高效、實用的自然圖像語義檢索系統(tǒng)。本文的主要工作包括：1.提出了一種新的分類器設(shè)計方法。根據(jù)“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”方法，利用已經(jīng)標(biāo)注好的訓(xùn)練樣本和無標(biāo)注的訓(xùn)練樣本一起訓(xùn)練分類器。在標(biāo)準(zhǔn)SVM分類器訓(xùn)練方法中融入這種思想，給分類面附近加入混合數(shù)據(jù)，并將這種方法應(yīng)用于小樣本數(shù)據(jù)的分類問題中。 2.提出了一種簡單快捷的語義檢索框架。通過對自然圖像進(jìn)行分割，將分割后的圖像歸類，提取圖像特征建立特征庫，利用多類分類器訓(xùn)練各類中的圖像得到

3、它們的類別模型，然后進(jìn)行圖像分類和識別，從而得到每幅圖像包含的語義信息。那么當(dāng)用戶檢索圖像時，只需察看數(shù)據(jù)庫中的語義關(guān)鍵字與用戶的要求匹配與否就可以得到滿足用戶需求的圖像。這樣大大節(jié)省了檢索時間，提高了檢索的效率，方便了用戶的使用。 3.提出了一種改進(jìn)的顏色特征提取算法。由于分割后的圖像大多數(shù)主要包含一個物體，因此只提取顏色直方圖中的主分量作為圖像的顏色特征來進(jìn)行匹配，這樣即減少了計算量又降低了存儲要求。提取顏色直方圖中的主分量