基于高層語義的圖像檢索研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)技術(shù)、多媒體技術(shù)以及Internet技術(shù)的飛速發(fā)展產(chǎn)生大量的圖像信息，因此如何有效地、快速地從大規(guī)模的Web數(shù)據(jù)中檢索出滿足用戶需求的圖像是一個(gè)目前急需解決的重要問題。然而，從圖像的視覺特征到圖像的語義表達(dá)之間存在巨大的“語義鴻溝”，為了縮小存在的巨大差距，基于高層語義圖像檢索(HSBIR，High-level Semantic-Based Image Retrieval)成為圖像檢索領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。 本文在回顧基于內(nèi)容圖

2、像檢索研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對圖像語義標(biāo)注和相關(guān)反饋技術(shù)展開深入的討論，從算法思想上對現(xiàn)有的主流語義標(biāo)注模型和相關(guān)反饋算法進(jìn)行了理論與實(shí)踐的剖析與比較，指出兩種技術(shù)的不足及其發(fā)展方向。提出了一種語義向量算法，構(gòu)建了圖像語義關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了圖像底層視覺特征和語義的復(fù)合索引。通過相關(guān)反饋技術(shù)一方面便于理解用戶的查詢意圖，調(diào)整相似度量準(zhǔn)則以符合用戶的需求；另一方面，給相關(guān)圖像傳遞語義信息，更新相關(guān)性強(qiáng)度，充實(shí)語義網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對圖像的有效檢索。文章