CBIR關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、　　隨著多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，各種各樣的信息爆炸式的增長，導(dǎo)致人們對信息檢索的要求越來越迫切。而在諸多的多媒體信息中，視頻圖像信息占據(jù)了很大的一部分，人們一直在尋找一種有效的檢索圖像方法，基于內(nèi)容的圖像檢索作為一種新興的技術(shù)正越來越受到研究者的青睞，成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。
　　基于內(nèi)容的圖像檢索包含三個(gè)層次，一個(gè)是底層視覺特征，另一個(gè)是一般語義層，最后是情景語義層。由于抽取一般語義和情景語義存在很大困難，目前絕大多數(shù)的研

2、究都是基于底層視覺特征的，并研發(fā)出了相應(yīng)的系統(tǒng)。但是這些系統(tǒng)普遍存在視覺特征與高層語義之間的不對稱問題，也就是所謂的語義鴻溝。在廣域圖像的檢索中，語義鴻溝是個(gè)很難克服的問題。如果限定在某一個(gè)狹小的領(lǐng)域如指紋、汽車牌照、人臉等，能產(chǎn)生比較準(zhǔn)確的語義，但檢索問題如果限定的領(lǐng)域過小就失去了它的意義。目前，可行的辦法是找到一種盡量縮小語義鴻溝的辦法，而語義鴻溝的徹底解決還依賴于相關(guān)的模式識別、圖像分割、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域技術(shù)上的突破。
　　

3、要縮小語義鴻溝，我們就要特別注重三點(diǎn)：一個(gè)是特征的抽取與描述(這里著重指圖像的底層視覺特征)，這是圖像檢索的根本和基礎(chǔ)；另一個(gè)為檢索算法，好的檢索算法表現(xiàn)在有著良好的時(shí)間空間復(fù)雜性，更重要的是能保證良好的檢索準(zhǔn)確率，最后一個(gè)是相關(guān)反饋，近年來絕大多數(shù)的基于內(nèi)容圖像檢索都采用了相關(guān)反饋的策略，通過人的參與，檢索結(jié)果會(huì)有非常大的改善，這種方法無論在圖像檢索領(lǐng)域還是信息檢索的其他領(lǐng)域都具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文對基于內(nèi)容的圖像檢