基于ROI多特征和相关反馈的图像检索算法

本文提出了一种基于感兴趣区域(ROI)综合多特征和相关反馈的图像检索算法.在对图像进行四叉树分解的基础上,由用户选择感兴趣区域,综合颜色、纹理和形状三种底层特征进行多层感兴趣区域检索;由相关反馈技术体现用户感知的主观性,通过调整感兴趣区域、特征问、特征内的权重来提高查准率.给出了改进的CBIR通用模型和特征权重模型.实现了一个图像检索原型系统,将不同实验结果进行了比较和分析,实验结果表明,该文提出的方法具有良好的检索效果.     

基于草图查询的语义对象图像检索

针对图像低层特征和高层语义之间存在的语义鸿沟问题,提出一种结合草图查询和相关反馈的语义对象图像检索系统.该系统首先根据用户输入的手绘草图,利用形状(轮廓、区域和骨架)特征从对象库中初步检索出语义对象并保存其区域组合;然后根据用户选择的反馈对象并结合查询草图提取用户检索对象的语义特征(形状、区域及拓扑特征),最后采用寻找最优区域配对的方法在系统特征库中进行检索.实验结果表明,本文方法不但对用户需求的语义对象有较好的检索效果,而且还能较准确地在结果图像中框选出用户感兴趣的语义对象.     

基于RBFN的交互式图像检索方法

相关反馈技术是近年来图像检索中的重要研究方向，它有效地缩短了用户高层语义和图像底层视觉特征的差距，大大提高了系统的检索精度。文中从机器学习的角度出发，提出了一种基于RBFN的相关反馈算法。同时，为了方便用户对检索结果的标记，将模糊逻辑引入到图像检索中。即：用户对检索结果标记为相关图像、模糊相关图像和不相关图像，利用这些反馈信息动态地建立RBFN的结构，并进行检索，这个过程反复进行直到用户得到满意的结果。实验表明，这种方法在图像检索中具有更好的性能和更强的推广能力。     

基于人工免疫系统的遥感图像检索

为了提高遥感图像检索的有效性和准确性,提出了一种基于人工免疫系统的遥感图像检索算法。该算法根据相关反馈技术及免疫机理,利用克隆选择算法对用户反馈的图像特征进行泛化学习,从而提高了系统对用户语义的理解能力。实验结果表明,该算法不仅能有效理解用户的反馈信息,而且能提高检索的准确性。     

一种图像检索中的灰色相关反馈算法

在交互式CBIR系统中，由于用户的查询需求常常是模糊的，因此检索结果从某种意义上说是不确定的。于是，可以将图像检索过程视为一个“灰色系统”，其中的查询向量以及图像特征的权重可视为“灰数”。基于此，该文提出了一种新的相关反馈技术，它采用“灰关联分析”理论来分析和描述“例子图像”与“相关图像”之间的关系，据此自动更新查询向量与图像特征的权重，从而更准确地描述用户的查询需求。实验结果表明，这种相关反馈算法能较好地描述用户的查询需求，显著地改善了图像检索的性能。     

结合相关反馈日志与语义网络的图像标注

连接高层语义和低层视觉特征的图像语义标注技术能够很好地表示图像的语义,提出并实现了一种结合相关反馈日志与语义网络的图像标注方法。该方法以收集的用户相关反馈日志为基础获得图像的语义信息,通过计算图像间的语义相似度进行语义聚类并采用语义传播的方式实现图像的语义标注。实验结果表明,随着相关反馈日志库的不断扩充,图像库中越来越多的图像会在反馈的过程中得到标注且标注的准确率会随着反馈次数的增加而趋于稳定。     

iFind: 一个结合语义和视觉特征的图像相关反馈检索系统

给出了一个结合语义与视觉特征信息的图像相关反馈检索系统－－iFind。系统通过图像的标注信息构造语义网络，并在相关反馈中与图像的视觉特征相结合，有效地实现了在两个层次上的相关反馈，在基于内容的图像检索中取得了较为理想的效果，具有一定的应用价值。     

基于RBFN的交互式图像检索方法

相关反馈技术是近年来图像检索中的重要研究方向,它有效地缩短了用户高层语义和图像底层视觉特征的差距,大大提高了系统的检索精度。文中从机器学习的角度出发,提出了一种基于RBFN的相关反馈算法。同时,为了方便用户对检索结果的标记,将模糊逻辑引入到图像检索中。即:用户对检索结果标记为相关图像、模糊相关图像和不相关图像,利用这些反馈信息动态地建立RBFN的结构,并进行检索,这个过程反复进行直到用户得到满意的结果。实验表明,这种方法在图像检索中具有更好的性能和更强的推广能力。     

基于灰色系统理论的多特征相关反馈图像检索

探讨了灰色系统理论在相关反馈图像检索中的应用，提出了一种基于灰色系统理论的相关反馈图像检索算法，动态地更新查询向量，从而使图像检索结果与人的主观感知更加接近，具有自适应性。实验结果表明，文中的方法是很有效的。     

利用相关反馈技术的图像检索研究

介绍了一种支持语义的图像检索系统—PIcsearch（PICTURE Search），该系统获取图像低层特征（颜色）时采用基于区域的主颜色提取算法．综合考虑了图像的像素统计特征和空间位置信息同时节省存储空间和计算时间。提出了高级视觉特征的语义查询。在图像库上构建一个可扩展的语义网络，利用一种基于用户相关反馈的机器学习策略来改进这种语义网络，以解决低层特征向高层语义特征的过渡问题，使检索能够体现高层次语义属性。实验证明，PICsearch能有效通过人机协同工作，弥补了计算机理解能力的不足，提高了检索效率。     

图像检索中的动态相似性度量方法

为提高图像检索的效率,近年来相关反馈机制被引入到了基于内容的图像检索领域。该文提出了一种新的相关反馈方法－－动态相似性度量方法。该方法建立在目前被广泛采用的图像相拟性度量方法的基础上,结合了相关反馈图像检索系统的时序特性,通过捕获用户的交互信息,动态地修正图像的相似性度量公式,从而把用户模型嵌入到了图像检索系统,在某种程度上使图像检索结果与人的主观感知更加接近。实验结果表明该方法的性能明显优于其它图像检索系统所采用的方法。     

一个相关反馈三维模型深度图像检索算法

基于图像的三维模型检索比形状特征和拓扑结构特征具有更易于实现且检索效果好等优点,但现有基于图像的三维模型检索方法存在一些问题,如没有考虑三维深度信息、所提特征不能全部表达三维模型信息且不能实现用户交互操作等。对此提出一种基于深度图像的三维模型相关反馈检索算法:首先提取三维模型深度图像边界方向直方图和Zernike矩特征;然后利用特征距离度量进行三维模型检索,并采用相关反馈技术实现分类器的构造和模型的标注;最后利用调整好的权值分类器进行检索和标注。实验表明,该算法实现了三维模型的相关反馈检索和标注,提高了检索的精确性,并增强了系统的实用性,为进一步进行语义检索打下基础。     

Content-Based Image Retrieval Based on ROI Detection and Relevance Feedback

Content-based image retrieval is an important research topic in computer vision. We present a new method that combines region of interest (ROI) detection and relevance feedback. The ROI based approach is more accurate in describing the image content than using global features, and the relevance feedback makes the system to be adaptive to subjective human perception. The feedback information is utilized to discover the subjective ROI perception of a particular user, and it is further employed to recompute the features associated with ROIs with the updated personalized ROI preference. A fast computation technique is proposed to avoid repeating the ROI detection for images in the database. It directly estimates the features of the ROIs, which makes the query process fast and efficient. For illustration of the overall approach, we use the color saliency and wavelet feature saliency to determine the ROIs. Normalized projections are selected to represent the shape features associated with the ROIs. Experimental results show that the proposed system has better performance than the global features based approaches and region based techniques without feedback.     

利用遗传算法和特征权重调整的图像检索

综合多种特征的图像检索可以克服使用单一特征带来的问题,如何组织这些特征使其发挥最佳作用是基于内容图像检索中的一个难点。提出了一种基于遗传算法相关反馈的图像特征权重调整方法,利用遗传算法和特征权重的调整,缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,使检索效果在很短的时间内达到最好。实验表明,该方法查全率和查准率较高,对于各种特征的组合,都能达到最佳的检索效果。     

基于二值信息的颜色和形状特征的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像,提出了一种结合颜色、形状特征的图像检索方法.提出了新的用二值信息来表示图像的主色、全局色和形状特征的方法,并由此特征构造两个过滤器快速地过滤图像库中明显不相同的图像,以提高检索速度;采用改进的颜色直方图和形状基本特征进行相似度计算,为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,提出了一种动态调整两幅图像相似度中颜色特征和形状特征的权值系数的方法.文中方法与其它方法进行了比较实验,结果表明,该方法优于其它方法.     

乳腺X线影像钙化病灶检索技术研究

为帮助医生进行乳腺X影像辅助诊断。针对乳腺X影像微钙化簇相似病灶检索问题,在分别研究单一特征和利用单距离相似性度量的特征融合的检索算法的基础上,提出一种 基于多距离特征融合和相关反馈的乳腺X线影像钙化病灶检索方法,该方法针对不同特征采用多距离度量方法计算相似性,并结合用户的反馈信息动态调整各个特征分量的权值来完 成查询。实验建立在由250幅包含微钙化簇的乳腺X线影像构成的数据库基础上,通过单一特征,特征融合及相关反馈图像检索的查准率-查全率（PVR）曲线验证该方法的检索性能 。实验结果表明,该方法比传统的基于单一特征检索方法以及运用单一距离度量的基于特征融合的检索方法有更好的检索效果。     

遗传反馈的多特征图像检索

基于内容的图像检索是随着数字多媒体技术的发展和普及而新兴的一门信息检索技术。针对当前该领域存在的对图像描述不准确、查询精度低以及反馈次数较多的问题,提出一种基于遗传反馈的图像检索算法。该算法以遗传算法和相关反馈为基础,利用多特征进行检索,避免在利用单一特征进行检索时所出现的不同图像具有相同单一特征（颜色、纹理和形状等）的问题,对图像进行多特征描述可以从多个角度对图像进行定义,大大减少了不同图像却具有相同特征的概率。与现有的算法相比,其具有自动调整图像特征权重、较低反馈次数和较高查询精度的特性。实验结果表明,该算法对于旋转、平移和尺度变化具有较强的鲁棒性,同时具有减少反馈次数和较高查询精度的性能。     

一种改进的基于标准离差的相关反馈图像检索方法

MARS系统是采用相关反馈方式进行图像检索的一个范型.本文在分析该系统所采用权值调整算法基础上,考虑负例图像因素引入了一个参数,并提出了一种新的改进算法.通过在由1000幅图像构成的Corel数据库中的试验,改进后算法在大部分图像类型的检索上性能有明显提升.     

基于索引和相关反馈的图像检索研究

在基于图像内容的图像检索(CBIR)系统中,搜索引擎检索图像类似于按照相似标准来查询图像,它应该有足够快的速度并且有较高的检索准确率.索引用来提高系统响应,而相关反馈用于帮助提高检索准确率.在本文中,主要说明基于人感知的相似性度量,以及讨论综合相关反馈的索引方案.该索引方案通过分析特征熵而得出的主从键,而相关反馈是根据Mann-Whitnev检验而提出的,该检验通常用来识别来自同一搜索集中相关图像和不相关图像之间不同特征,并利用不同特征的特点提高检索性能.相关反馈方案针对两不同相似标准来执行,检验判定了这个方法的有效性.最后,把索引机制和相关反馈机制结合起来建立搜索引擎.