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基于SVM的图像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
现有的图像检索系统多是针对底层特征的系统,而人类往往习惯于在语义级别进行相似性判别。如何跨越底层特征和高层语义之间的"鸿沟",成为基于内容检索的研究重点。本文提出一种利用SVM提取图像的高层特征,然后对图像进行语义级别的分类。实验结果表明,该方法在一定程度上跨越"语义鸿沟"。 相似文献
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为了解决传统的CBIR系统中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种结合语义特征和视觉特征的图像检索方法.将图像的语义特征和视觉特征数据结合到同一个索引向量中,进行基于内容的图像检索.系统使用潜在语义索引(LSI)技术提取图像的语义特征,提取颜色直方图作为图像的视觉特征.通过将图像底层视觉特征与图像在向量空间中的语义统计特征相... 相似文献
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"基于视觉相似性的古籍内容检索系统"将汉字看作图像,对它提取特征,进行基于内容的图像检索.古籍字符的语义特性和基于内容图像检索的局限性使系统目前的查询表现仍然无法满足用户的需求.相关反馈是近年来图像检索领域的一个研究热点,该项目将相关反馈的基本原理用于古籍检索系统,采用"修正查询向量"的方法来改善检索效果.本项目的创新之处在于第一,相关反馈是针对古籍检索样本中的多个对象同时进行的;第二,对正例和负例采用了不对称的处理方法.实验表明,相关反馈机制的加入大大提高了系统的查全率,对查准率也有一定改善. 相似文献
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一种压缩域特征提取与语义图像检索技术 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决“语义鸿沟”问题,通过将隐含语义索引(LSI)技术引入到图像语义提取问题的研究中,试图从图像的视觉特征中抽取出“高层概念”.基于GM(1,1)压缩域中的一种图像特征,提出了一种建立“图像视觉特征”与“语义信息”之间映射的技术方法.实验研究表明,这种基于压缩域特征和LSI技术的图像检索方法能显著改善图像检索的性能,提高图像检索的质量. 相似文献
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基于内容的图像检索是使用图像的底层视觉特征对图像进行检索,使检索结果在视觉角度上尽可能相似。但能否通过图像的底层特征来准确体现人对图像的视觉感知(即图像的情感语义)有待于进一步的探索。首先构建检索性能较好的基于内容的图像检索系统,并针对分类标准不同的两类图像库进行多次实验。实验证明,图像的情感语义无法通过单一的图像底层特征描述。 相似文献
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大规模图像内容检索是实现图像语义信息获取的重要手段, 其首要需解决图像低层特征与用户高层语义间的语义鸿沟问题。针对该问题, 引入图像语义属性, 并结合增量分类学习方法(online core vector machine, OCVM), 提出了一种增量构建大规模图像内容检索系统的新方法。该方法借助检索反馈学习机制可以提升图像语义属性的辨别准确性, 能在扩张图像库规模的同时, 提升图像内容检索的可靠性。实验结果表明了上述方法的有效性, 其检索性能可逐步地达到离线构建方法的最佳性能, 但具有更好的可扩展性和自提升能力。 相似文献
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一种图像底层视觉特征到高层语义的映射方法 总被引:4,自引:0,他引:4
基于语义内容的图像检索已经成为解决图像底层特征与人类高层语义之间“语义鸿沟”的关键。根据图像语义检索的思想,提出了一种采用支持向量机(Support Machine Vector)实现图像底层视觉特征到高层语义的映射方法,并在此基础上针对特例库实现了图像的语义标注和检索。实验结果表明,该映射方法能较好地表达人的语义,以提高图像的检索效率。 相似文献
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We propose a complementary relevance feedback-based content-based image retrieval (CBIR) system. This system exploits the synergism between short-term and long-term learning techniques to improve the retrieval performance. Specifically, we construct an adaptive semantic repository in long-term learning to store retrieval patterns of historical query sessions. We then extract high-level semantic features from the semantic repository and seamlessly integrate low-level visual features and high-level semantic features in short-term learning to effectively represent the query in a single retrieval session. The high-level semantic features are dynamically updated based on users’ query concept and therefore represent the image’s semantic concept more accurately. Our extensive experimental results demonstrate that the proposed system outperforms its seven state-of-the-art peer systems in terms of retrieval precision and storage space on a large scale imagery database. 相似文献
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基于多语义特征的彩色图像检索技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间"语义鸿沟"的关键.以性能优越的回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,提出了一种基于多语义特征的彩色图像检索新算法.该算法首先利用Canny检测算子提取原始图像的边缘信息,并得到低层纹理特征,同时利用SVR将低层特征映射到高级语义,以获得图像的高级纹理语义.然后结合人眼视觉系统感知特性,给出基于重要区域主要颜色的高级颜色语义.最后根据上述高级语义特征(纹理语义和颜色语义)进行图像检索.实验结果表明,该算法能够有效地对图像高级语义进行刻画,不仅图像匹配检索效果良好,而且具有稳定的检索性能,其对于缩小低层视觉特征与高级语义概念之间的"语义鸿沟"具有重要意义. 相似文献
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基于SVM的图像低层特征与高层语义的关联 总被引:4,自引:0,他引:4
在基于内容的图像检索中,针对图像的低层可视特征与高层语义特征之间的鸿沟,提出了一种基于支持向量机(SVM)的语义关联方法。通过对图像低层特征的分析,提取了颜色和形状特征向量(221维),将它们作为支持向量机的输入向量,对图像类进行学习,建立图像低层特征与高层语义的关联,并应用于鸟类、花卉、海洋以及建筑物等几个典型的语义类别检索。实验结果表明,该方法可适应于不同用户的图像检索,并提高了检索性能。 相似文献
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基于贝叶斯分类器的图像检索相关反馈算法 总被引:9,自引:1,他引:9
由于图像底层特征及其本身所包含的上层语义信息的巨大差距,使得基于内容的图像检索很难取得令人满意的效果.作为一种有效的解决方案,在过去的几年中,相关反馈在该研究领域取得了一定的成功.提出了一种新的具有学习能力的反馈算法.该算法基于贝叶斯分类原理,运用不同的反馈策略分别处理正、负反馈,同时它具有学习能力,可以运用用户的反馈信息不断地修正检索参数,使系统的检索能力得到不断的提高.通过在大图片库上的检索实验 ,该算法产生的效果大大优于当前其他的反馈方法. 相似文献