一种融合语义的图像检索技术研究

针对基于内容的图像检索系统检索效率不高的情况,从目标图像外轮廓特征的提取、图像外轮廓特征的描述方式、图像轮廓的语义描述方式和相似度测定4个方面对基于内容的图像检索的研究状况进行了分析和研究.综合图像的外轮廓特征及轮廓的语义描述来实现对图像数据库的检索.实验结果表明,该方法提高了图像检索的精度和效度.     

综合语义和轮廓特征的图像检索技术研究

针对基于内容的图像检索系统的检索效率和精度的不足,提出了综合语义和轮廓特征的图像检索方法.以拐点作为控制点对图像的轮廓进行精确分段,利用边界跟踪法对图像进行轮廓特征提取,并以图像的语义和底层的轮廓特征作为图像检索的综合指标,将图像的主观语义和底层特征融合起来,提高了图像底层特征和高层语义之间的联系.通过对不同类型的图像进行检索,实验结果证明该算法对复杂图像检索的效率高、精度高,并具有稳定的检索性能.因此,具有很好的发展趋势.     

基于内容的图像检索的发展最新趋势

基于内容的图像检索目前主要集中于底层特征的相似度匹配的研究,文中阐述了基于内容的图像检索发展的最新趋势:基于语义内容的图像检索和语义的描述方法。文章首先提出了语义层次化的基于内容检索的系统框架,然后介绍了图像高层语义的处理方法,最后展望了基于MPEG-7的统一规范的图像语义的描述方法。     

利用成对几何直方图改进基于轮廓的图像检索

图像形状特征的提取和描述方法是基于形状的图像检索的重要研究内容.针对已有的基于形状的图像检索中目标形状描述方法的不足来进行了改进.为此,引入了用于描述目标轮廓的成对几何特征(pairwise attributes)即有向相对角和有向相对位置.然后应用到基于轮廓的图像检索中去,来描述图像的形状.实验结果发现用该成对几何特征所描述的形状属性来检索数据库中的图像具有较高的效率.     

一种新的基于本体论描述的内容图像检索模型

分析了基于内容的图像检索中存在的问题,利用本体论方法建立图像底层特征本体及特定类图像本体.同时,定义了图像描述因子并建立相应的图像组合规则.最后,利用图像的底层特征进行图像检索,结合多分类支持向量机,实现图像底层特征与高层描述信息的关联,进而实现了图像语义检索,缩小了"语义鸿沟"对基于内容的图像检索的影响.实验结果表明本模型能够提高基于内容的图像检索的准确率,同时,经过3～5次反馈,可以实现语义检索功能.     

XML驱动的图像语义检索研究

本文研究面向语义检索的图像内容描述机制。首先提出图像语义检索整体框架,系统采用XML技术,将图像内容层式描述、图像语义对象自动获取、图像语义相似测度等功能模块加以融合,实现语义层面的图像检索。重点对系统框架中与图像内容描述相关的图像特征分层描述模型、空间位置算子定义、语义对象操作等关键技术进行讨论,并定义相应的XML语义描述框架。检索实验结果表明,该方法具有较好的语义检索性能。     

基于智能体和本体的WEB图像检索模型

针对基于关键词WEB图像检索中的语义缺失问题,利用本体的方法描述WEB图像的语义特征,构建了基于智能体和语义特征的WEB图像检索模型,该模型以领域Ontology描述WEB图像的语义特征,通过多个Agent模块分工协作,完成满足用户请求的WEB图像检索.并在Corel提供的图像上进行了仿真实验,验证了该模型解决了基于关键词WEB图像检索模型中的语义缺失问题,提高了WEB图像检索速度和准确率.     

基于聚类的图像视觉内容检索和索引

图像是一种典型的可以大量获取的多媒体数据，对它们进行内容管理具有实际意义，描述在BOIC系统中提出并实现的基于聚类机制的图像视觉内容检索和索引方法．首先给出以视觉特征、空间结构、语义注释等来表示图像内容的模型；然后给出基于该模型的三个检索算法，包括基于视觉感知的颜色检索算法、轮廓检索算法、主色调扩展检索算法；最后给出采用集簇算法时媒体数据进行聚类的索引机制．它建立聚类索引表来缩小查询范围，从而提高了检索效率。     

基于文本和内容的图像检索算法

为了提高图像检索的效率,提出一种基于文本和内容的图像检索算法。该算法采用稠密的尺度不变特征转换（ DSIFT）构造视觉单词的方式来描述图像内容,依据基于概率潜在语义分析（ PLSA）模型的图像自动标注方法获取的视觉语义对查询图像进行初步检索,在此结果集上对筛选出的语义相关图像按内容相似度排序输出。在数据集Corel1000上的实验结果表明,该算法能够实现有效的图像检索,检索效率优于单一的基于内容的图像检索算法。     

基于支持向量机的图像情感语义注释和检索算法的研究

图像语义检索是当前图像检索的一个新的研究热点,其中情感语义是最高层的语义,通常用形容词来描述.本文提出了一种新的图像情感语义注释算法,以图像的简单特征来描述图像内容,建立图像的特征空间;用形容词表达图像的情感语义,通过认知心理实验和因子分析建立情感空间;采用支持向量机算法建立图像内容和其所表达的情感语义之间的联系,并自动对未曾评价过的图像进行注释.在此基础上,提出图像的情感检索方法,实现了服装和风景图像的情感检索,取得了较好的实验结果.     

图像检索中融合语义和底层特征方法的研究

针对基于内容的图像检索系统检索效率不高的情况,通过在低层视觉特征上提取图像的颜色和纹理特征和空间信息,综合图像的语义特征,实现了对图像数据库的检索,最后,为了提高检索效率,把相关反馈技术引入到图像检索系统中。实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率。     

一种基于图像高层语义信息的图像检索方法

由于基于图像高层语义信息的图像检索与传统的图像特征匹配检索相比，在检索的准确性、结果相关性以及降低误检率等方面具有明显的优势，因此高效的图像检索方法应该充分利用图像蕴涵的高层语义信息。为了利用图像的高层语义信息来进行图像检索，在深入研究图像高层语义的低层特征描述的基础上，提出了图像语义的层次划分，并对每个高层语义层提出了语义抽取和检索算法。实验结果表明，该检索算法可以有效地对图像高层语义信息进行提取，并可作为新型高效图像检索系统的一个模型。     

基于语义的图像检索技术研究

本文从图像语义模型、图像语义的描述方法、图像语义的提取方法三方面介绍基于语义的图像检索技术的发展动态,并根据研究现状,进一步分析如何有效地解决“语义鸿沟”问题。     

一种基于本体的图像检索方法

提出一种基于本体的图像检索方法。该方法结合特定领域专家知识和对象例图,采用视觉对象本体来描述图像内特定对象的视觉特征,从而构建该领域包含视觉描述的知识库。在检索过程中,利用知识库内的对象的视觉本体描述和目标图像库内的图像低层特征相匹配执行图像检索任务,从而实现在高层次语义上的图像检索。实验结果表明了该方法的有效性和可行性,并在一定程度上缩小了视觉低层特征同图像高层语义的鸿沟。     

一种基于本体与描述文本的网络图像语义标注方法

网络图像语义自动标注是实现对互联网中海量图像管理和检索的有效途径,而自动有效地挖掘图像语义是实现自动语义标注的关键。网络图像的语义蕴含于图像自身,但更多的在于对图像语义起不同作用的各种描述文本,而且随着图像和描述知识的变化,描述文本所描述的图像语义也随之变化。提出了一种基于领域本体和不同描述文本语义权重的自适应学习的语义自动标注方法,该方法从图像的文本特征出发考查它们对图像语义的影响,先通过本体进行有效的语义快速发现与语义扩展,再利用一种加权回归模型对图像语义在其不同类型描述文本上的分布进行自适应的建模,进而实现对网络图像的语义标注。在真实的Wcb数据环境中进行的实验中,该方法的有效性得到了验证。     

一种新型图像检索语义网络构建方法

自学习语义网络是目前实现图像高级语义的有效方法。针对现有方法存在的不足,提出了一种用于图像检索的新型语义网络构建方法,此方法将低层特征、相关反馈和语义网络这三项技术结合来支持图像检索。实验证明该方法可以对系统的检索效率有一定的提高。     

基于模糊熵的空间语义图像检索模型研究*

根据模糊熵理论和改进的空间信息分布,提出了颜色空间特征语义图像检索模型。阐述基于语法规则的颜色空间特征语义描述方法,构造从低层颜色空间特征到高层语义之间的映射,根据这些模糊语义值进行图像检索。实验结果表明,该模型能够有效地对图像高层语义进行刻画,由此实现的模型不仅能获得高效和稳定的检索结果,获得与人类视觉感知较好的一致性,该算法还能很好地消除低层图像空间特征和高层语义之间的语义鸿沟。     

图像语义的图形化标注和检索研究

基于图像语义进行检索的目的是希望能够更好地从用户的角度出发,查找出与用户理解相一致的图像。针对目前图像语义检索过程中存在的问题,提出一个基于对象的图像语义内容标注模型和检索框架。首先利用分割算法获取图像中的语义对象区域,然后以MPEG-7标准中的语义描述方案为基础,利用图形化结构实现图像语义内容的标注。在检索过程中,用户把查询内容转化为图形化描述结构,通过提取该描述图的不同长度的路径信息形成查询文档,与图像库中的图像语义标注文档进行匹配实现图像检索。实验结果表明,提出的方法能够有效地实现基于语义的图像标注和检索,与全文检索相比,有较高的查全率和查准率。