基于内容的图像检索关键技术研究

对纹理、形状特征提取、相关反馈算法进行了研究。利用熵进行纹理特征提取，利用具有平移、旋转不变性的离散函数的七个不变矩进行形状特征提取，利用相似性度量函数进行图像的相似度匹配，根据用户反馈调整查询对象和权重进行新的检索。实验结果表明，应用反馈算法后，可明显提高基于内容的图像检索的准确率。     

基于特征统计量分析的图像检索

研究了基于内容的图像检索系统和技术的若干问题。首先叙述了基于内容的图像检索的系统模型和特点，接着针对颜色、纹理和形状进行了概率特征提取、相似度量等的进一步具体分析讨论。展示了基于以上理论知识的一些实际工作，介绍了基于颜色和纹理检索的改进实验结果。     

基于形状特征及纹理特征的中药材检索方法

为有效提取中药材图像的特征,提高中药材图像分类准确率并提升检索性能,对中药材图像的梯度方向直方图形状特征和局部二元模式纹理特征进行研究,对2种特征进行维数改进,提出一种基于形状特征和纹理特征的中药材检索方法。使用改进的图像梯度方向直方图和分块局部二元模式进行形状及纹理的特征提取;对提取得到的特征向量进行线性组合;采用一对一方式构造多分类器,使用支持向量机进行分类检索。实验结果表明,组合降维特征提取算法能在中药材图像数据集中取得较好的识别效果。     

几种基于内容的图像检索的方法

基于内容的图像检索(CBIR)技术依赖于对图像特征(例如颜色直方图、纹理、草图、形状等)的提取,相对于传统的基于文本的图像检索方式,这种方式提高了检索效率和检索的准确率。文中主要介绍了基于颜色和基于纹理特征这两种特征提取方法。这两种方法既能够反映全局特征,又能够兼顾所感兴趣区域的局部特征,是基于内容的图像检索的两种非常有效的方法。     

基于DICOM文本与内容的医学图像检索系统研究

为辅助医师从海量医学图像中快速查找所需图像,提出了一种将DICOM文本信息和图像底层特征相结合的医学图像检索方法。从DICOM图像的文件头中提取文本信息,进行图像预筛选,提取图像的纹理及形状特征,通过设定权重将这两种特征相结合,进行基于内容的图像检索。实验结果表明,综合纹理和形状特征的检索方法优于单一特征检索方法,联合DICOM文本信息和底层特征的方法能明显提高检索的效能,使检索结果更接近于人的视觉理解。     

小波分析在基于内容的图像检索技术中的应用

简要介绍了小波分析的基本理论及基于内容的图像检索技术,重点阐述了小波分析在图像的特征提取(纹理、目标形状等)上的应用,并展望了基于内容的图像检索技术今后的主要研究方向。     

几种基于内容的图像检索的方法

基于内容的图像检索（CBIR）技术依赖于对图像特征（例如颜色直方图、纹理、草图、形状等）的提取，相对于传统的基于文本的图像检索方式，这种方式提高了检索效率和检索的准确率。文中主要介绍了基于颜色和基于纹理特征这两种特征提取方法。这两种方法既能够反映全局特征，又能够兼顾所感兴趣区域的局部特征，是基于内容的图像检索的两种非常有效的方法。     

灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现

图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取已成为目前图像领域研究的热点。文中深入研究了基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征提取方法,给出了基于Matlab的简便实现代码,分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵（GLCM）的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。     

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.     

小波域颜色和纹理特征提取及图像检索方法研究

对小波域图像颜色和纹理特征的提取方法进行研究,在图像颜色特征提取方面,提出一种基于分块的HSI分量低频子带颜色特征提取方法,该方法首先根据人眼对图像的关注度对图像进行分块,对每一块的HSI分量的小波分解低频子带的颜色特征进行提取,并通过加权获得图像的颜色特征;在图像纹理特征提取方面,提出一种基于高频子带灰度-差分基元共生矩阵的二阶统计量和各子带方向特征的纹理特征提取方法,增加了方向特性的纹理特征对图像纹理的刻画更加精细;在此基础上,提出一种综合利用所提出图像颜色和纹理特性的图像检索算法,提高了图像的检索精度.实验结果验证了所提出方法的有效性.     

基于文本与语义相关性分析的图像检索

为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像，提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步：基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联，在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像；接下来在图像扩展检索中，采用基于SIFT特征的相似图像检索，利用之前得到的“种子”图像作为查询条件，在网络图像库中进行扩展检索，并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出，最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性，在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验，实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果，并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。     

基于查询扩展和数据融合的检索过程优化

介绍典型的检索过程优化方法——数据融合和基于相关度反馈的查询扩展,前者通过集成多个检索结果提高检索性能,后者执行多次查询,依据前次结果修改／扩展用户查询,以求更好地反映用户信息需求,并在此基础上提出一种新的检索过程优化方法——HQD方法,由相关度反馈结果生成多个替代查询,在检索这些替代查询后,采用求和余弦法生成最终检索结果。仿真实验结果表明,该方法是有效的。     

面向草图检索的相关反馈方法

引入基于有偏SVM的学习机制,提出了一种面向草图检索的相关反馈方法.该方法以草图的全局和结构内容表示与匹配为基础,采用基于有偏SVM学习机制实现相关反馈,可有效地捕捉用户的查询兴趣,改善检索性能.最后通过实例验证了该方法的有效性.     

基于支持向量的图像相关反馈检索

对图像相关反馈检索过程建立二分类的支持向量机问题模型,进而提出基于支持向量的图像相关反馈检索方法.比较了基于支持向量的反馈检索方法和传统的反馈检索方法的检索性能,研究了特征提取对支持向量机性能的影响.实验结果表明,基于支持向量的图像相关反馈检索方法具有较好的图像检索效果.     

基于计数型布隆过滤器的可排序密文检索方法

云计算环境下密文检索困难,已有的可搜索加密方案存在时间效率低、文件检索索引不支持更新、检索结果不能实现按精确度排序等问题。首先基于计数型布隆过滤器构建文件检索索引,将文件集中的关键词哈希映射到计数型布隆过滤器索引向量,实现了按关键词进行密文检索,同时,支持密文检索索引的动态更新。其次,由于计数型布隆过滤器本身不具备语义功能,不能实现按相关度对检索结果排序,引入关键词频率矩阵和词频逆文本频率（TF-IDF）模型计算关键词的相关度分值,以实现按相关度分值对检索结果排序。最后,理论和实验性能分析证明了该方法的安全性、可更新能力、可排序能力和高效性。     

基于排序学习算法的智能检索系统

本文旨在解决数据资产管理系统中信息检索效率低、检索结果准确率低下的痛点,基于排序学习算法构建智能检索系统,提升检索结果和用户请求的相关性。对排序学习算法理论进行研究,对常用的排序学习算法进行相关优化,将分类问题扩展到文本排序问题之上,定义相关的目标函数及损失函数,使用机器学习的方法来提升检索结果的准确度。基于垂直分布式搜索引擎技术及排序学习算法构建智能检索系统,通过相关性工程提升检索请求转化的效率。实验表明本系统可以在优化检索速率的基础之上,提升检索语句与返回结果之间的相关性和检索的准确度。     

基于虚拟关联反馈与聚类的图像检索技术研究

基于虚拟相关反馈(PRF)技术,提出了一种新的自动关联反馈检索方法--外部自动相关反馈(OARF).该方法基于图像内容特征距离,应用K-均值聚类,自动扩展查询图像特征,从而提高检索性能.试验结果表明,OARF能够降低用户负担,显著提高原始检索算法的性能,缩小"语义鸿沟".     

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。     

An implicit relevance feedback method for CBIR with real-time eye tracking

Relevance feedback is an efficient approach to improve the performance of content-based image retrieval systems, and implicit relevance feedback approaches, which gather users’ feedback by biometric devices (e.g. eye tracker), have extensively investigated in recent years. This paper proposes a novel image retrieval system with implicit relevance feedback, named eye tracking based relevance feedback system (ETRFs). ETRFs is composed of three main modules: image retrieval subsystem based on bag-of-word architecture; user relevance assessment that implicitly acquires relevant images with the help of a modern eye tracker; and relevance feedback module that applies a weighted query expansion method to fuse users’ relevance feedback. ETRFs is implemented online and real-time, which makes it remarkably distinguish from other offline systems. Ten subjects participate our experiments on the dataset of Oxford buildings and UKBench. The experimental results demonstrate that ETRFs achieves notable improvement for image retrieval performance.     

基于受限随机选择和检索结果集的相关反馈

本文将相关反馈看成一个二分类问题,从反馈中固有的问题和用户的需求为出发点,在传统的移动查询点的基础上,提出了改进的基于受限随机选择和检索结果集的图像检索相关反馈系统。实验证明,该方法很好的解决了反馈中固有的小样本问题和正负样本不对称的问题。同时,综合利用用户的反馈信息,在较少的反馈次数内得到了较好的检索准确率。