基于目标语义特征的图像检索系统

为克服当前基于内容的图像检索技术中低级特征无法准确全面地描述高级语义的问题,该文设计和实现了一个基于目标高级语义特征的检索系统。该系统利用了一个多级图像描述模型将语义特征结合到图像检索技术中。该图像描述模型通过在不同层次上对图像内容进行分析和描述,实现了从低级特征到高级语义的过渡。在此模型的基础上还研究了相应的检索机制和反馈技术。该系统的检索机制定位于图像中目标的语义内容,与传统的图像检索系统相比更接近人对图像内容的理解,从而使检索过程更简便,检索效率也得到很大提高。基于目标描述的自适应相关反馈可针对不同用户的不同需求给出相应的检索方案,从而使检索结果得到优化。     

基于词汇树层次语义模型的图像检索算法

解决语义鸿沟必须建立图像低层特征到高层语义的映射,针对此问题,本文提出了一种基于词汇树层次语义模型的图像检索方法.首先提取图像包含颜色信息的SIFT特征来构造图像库的特征词汇树,生成描述图像视觉信息的视觉词汇.并在此基础上利用Bayesian决策理论实现视觉词汇到语义主题信息的映射,进而构造了一个层次语义模型,并在此模型基础上完成了基于内容的语义图像检索算法.通过检索过程中用户的相关反馈,不仅可以加入正反馈图像扩展图像查询库,同时能够修正高层语义映射.实验结果表明,基于该模型的图像检索算法性能稳定,并且随着反馈次数的增加,检索效果明显提升.     

基于MPEG-7的图像检索模型研究

研究了基于内容的图像检索系统中的目标描述模型的建立方法。首先指出了目标描述模型是图像检索的关键技术,然后分析了ＭＰＥＧ－７草案中有关多媒体描述的基本术语、描述机制和ＭＰＥＧ－７的应用框架,最后基于ＭＰＥＧ－７提出了一种适合于图像检索的目标描述模型。该模型对提取出的多种视觉特征和相应的表示方法采用了分层结构。模型满足用户对所需特征进行不同级别检索的要求。     

图像情感计算综述

相对于底层视觉特征层,人们只能够感知和理解图像、视频的高层语义层,包括认知层和情感层.以往对图像内容分析的工作主要集中在理解图像的认知层,即描述图像的真实内容,如物体检测与识别.然而,公众对数字摄影技术的广泛使用及对图像情感表达的强烈需求,使得对图像最高语义层一情感层的分析变得越来越迫切.对图像情感层的分析,简称图像情感计算,主要目的是理解观察者看完图像后所引起的情感反应.本文首先介绍了情感的定义与描述,然后给出了图像情感计算的问题描述,最后总结了图像情感计算的研究现状.     

一种基于MPEG-7的图像内容描述方案

图像内容检索是互联网应用的一个研究热点内容,如何准确地描述图像信息是多媒体信息检索必须要解决的问题.本文提出一种基于MPEG-7标准的图像内容的描述方案,可以有效地对图像内容进行描述.文章首先介绍了MPEG-7标准和描述方案,然后叙述基于MPEG-7的图像描述方案的技术与相关特征,最后给出一个具体的基于MPEG-7的图像描述方案的例子.     

一种基于MPEG-7的图像内容描述方案

图像内容检索是互联网应用的一个研究热点内容,如何准确地描述图像信息是多媒体信息检索必须要解决的问题.本文提出一种基于MPEG-7标准的图像内容的描述方案,可以有效地对图像内容进行描述.文章首先介绍了MPEG-7标准和描述方案,然后叙述基于MPEG-7的图像描述方案的技术与相关特征,最后给出一个具体的基于MPEG-7的图像描述方案的例子.     

图像情感检索研究的进展与展望

基于语义内容的图像检索是解决图像简单视觉特征和用户检索丰富语义之间存在的语义鸿沟的关键。其中情感语义是最高层的语义。本文首先介绍情感图像检索的一般框架，并引出情感图像检索的4个主要内容：图像感性特征的抽取、用户情感信息的计算机描述、情感用户模型的建立和用户模型的个性化；并对这4个主要内容的现有算法和研究进展进行归纳和总结；接着介绍3个典型的原型系统；最后从情感数据库、用户模型的评估和用户模型的计算3个方面阐明实现情感图像检索所面临的问题，并提出一些初步的解决思路。     

基于融合特征的现勘图像检索结果优化算法

刑侦现勘图像数据库是具有保密性高、图像内容罕见等极具行业特色的图像数据库.针对现勘图像内容复杂、目标物体不明确的特点,提出了DCT-DCT波纹理特征,并与HSV颜色直方图特征、GIST特征相融合构成融合特征.与常用的图像特征相比,DCT-DCT波纹理特征能够得到较高的检索效率,而融合特征的平均检索查准率高于构成其本身的三种特征的平均检索查准率.最后,将语义分析技术引入到检索过程中,提出基于检索结果优化的现勘图像检索算法,利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器对查询图像进行语义提取,并对初次检索的结果进行语义分析,根据初检结果中语义类别的占比选择二次检索方案,该算法能在按例查询的基础上进一步提高平均检索查准率.     

基于多目标区域的图像检索

针对传统的基于目标区域的图像检索算法中存在的"语义鸿沟"问题,以及基于全局特征的图像检索算法不能很好地处理多目标检索问题,提出了一种基于多目标区域的图像检索模型,并实现了一款高效的检索算法.首先借助于目标检测算法定位出图像中的目标,然后使用卷积神经网络(CNN)提取各个目标的特征,最后采用新提出的多目标区域相似度测量方法计算其与数据库图像的相似度并返回检索结果.实验表明,所提算法与现有的其他检索算法相比,在多目标图像检索任务上性能更佳.     

现勘图像检索综述

现勘图像检索是进行证据图像比对以获取物证信息的重要手段.本文基于目前应用广泛的现勘图像数据库,根据图像内容将图像分为鞋印、指纹、纹身等种类.并通过对现勘图像的两项关键技术即低层数字特征提取和高层语义分析的总结,从颜色特征、纹理特征、边缘提取等方面综述了现勘图像低层数字特征提取技术,从利用语义模板和数据库本体结构、机器学习算法、引入人工反馈三大类高层语义提取技术综述了现勘图像高层语义分析的研究成果.最后,结合公安行业利用现勘图像获取物证线索的实际应用需求,指出了通过引入公安行业先验知识来提高检索效率等研究方向.     

一种基于图像内容的图像评价方法

根据图像内容质量对图像进行区分处理,可以有效地提高图像搜索效率。该文提出一种图像评价方法,专注于改善不同质量图像对搜索效率的影响。该方法基于图像颜色丰富程度、局部特征丰富程度以及是否背景丰富、是否包含多个子图等信息进行综合质量评价处理。实验结果表明,该方法时间效率很高,可以和图像搜索系统有效结合,有效改善图像搜索系统的搜索召回率和准确率。     

Support Vector Machine Learning for Region‐Based Image Retrieval with Relevance Feedback

We present a relevance feedback approach based on multi‐class support vector machine (SVM) learning and cluster‐merging which can significantly improve the retrieval performance in region‐based image retrieval. Semantically relevant images may exhibit various visual characteristics and may be scattered in several classes in the feature space due to the semantic gap between low‐level features and high‐level semantics in the user's mind. To find the semantic classes through relevance feedback, the proposed method reduces the burden of completely re‐clustering the classes at iterations and classifies multiple classes. Experimental results show that the proposed method is more effective and efficient than the two‐class SVM and multi‐class relevance feedback methods.     

一种新的基于内容的图像检索方法

针对传统图像检索的不足,提出一种新的基于内容的图像检索方法。该方法首先构造色彩距离公式,根据色彩距离公式自动判别图片的主色调,然后利用Lucene的索引模块为图片创建索引,利用搜索模块实现图像检索。通过使用24张图片对该方法的有效性进行验证,结果表明：该方法虽然简单,但是检索的准确率较高且易于实现。     

基于内容检索的图像数据库流水索引法的研究

图像数据库容量的增长,需要研究高效的索引技术来支持快速相似性检索的要求。总结了图像数据库检索技术的发展轨迹和特点,针对基于内容的图像检索技术中的局限性,从计算机底层硬件的角度提出了基于内容检索的流水索引法。该方法将基于内容的图像检索技术与CpU流水线结构紧密结合,对检索算法进行优化,通过举例比较,说明可提高图像数据库基于内容检索的速度。     

基于颜色和空间特征的彩色图像获取方法

本文针对基于内容的彩色图像相似性获取问题,提出了一种新的相似性获取方法,它既考虑了颜色内容特征,也包含了图像的空间关系特征.文章设计了无序矩阵来描述图像空间位置的相对关系,这种无序矩阵具有对旋转和平移不变性的特点.在进行图像间相似性测量时,首先用颜色直方图相交法对图像全局颜色分布进行相似性测量,再对得到的候选图像队列用新的算法进行测量,剔除不相似的图像.新的测量算法既考虑了颜色内容的匹配,同时也考虑了空间相似性的因素.用不同类型的图像对这种方法进行实验,其结果表明,它在彩色图像相似性检索时是很有效的,具有较高的检索精度.此外,它在图像发生小的旋转和平移等形变时,表现出较高的可靠性.     

综合利用颜色和纹理特征的图像检索

基于特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。本文介绍了我们设计的分别基于颜色特征和基于纹理特征的两种图像检索算法。在利用单一特征检索的基础上,我们提出了一种综合利用上述两个特征共同进行检索的方法。对真实图像数据库的检索实验表明,综合特征检索要比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,因而检索效果更好。