| 基于高层语义的图像检索算法 |
| |
| 引用本文： | 王崇骏,杨育彬,陈世福.基于高层语义的图像检索算法[J].软件学报,2004,15(10):1461-1469. |
| |
| 作者姓名： | 王崇骏 杨育彬 陈世福 |
| |
| 作者单位： | 南京大学,计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093 |
| |
| 基金项目： | Supported by the Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No.BJ200009(江苏省自然科学基金) |
| |
| 摘 要： | 利用Bayes统计学习和决策理论,建立了一种图像语义综合概率描述模型(image probability semanticmodel,简称IPSM).该模型是一种基于描述性特征建模方法的分层体系结构,由原始图像层、图像特征层、图像语义层、综合概率层、概率传播层和语义映射层6个部分组成.并在IPSM模型对图像的语义分类特征进行描述和提取的基础上,提出并实现了基于高层语义的图像检索算法(semantic high-1evel retrieval algorithm,简称SHM)以及基于高层语义的相关反馈算法(semantic relevance feedback,简称SRF).实验结果表明,IPSM模型及SHR和SRF两个算法能够有效地对图像的高层语义进行刻画,其图像匹配检索效果良好,并具有稳定的检索性能.
|
| 关 键 词： | SHM 语义特征提取 Bayes统计学习 语义分类辞典 相关反馈 |
| 文章编号： | 1000-9825\2004\15(10)1461 |
| 收稿时间： | 7/7/2003 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2/3/2004 12:00:00 AM |
Algorithms of High-Level Semantic-Based Image Retrieval |
| |
| WANG Chong-Jun,YANG Yu-Bin and CHEN Shi-Fu.Algorithms of High-Level Semantic-Based Image Retrieval[J].Journal of Software,2004,15(10):1461-1469. |
| |
| Authors: | WANG Chong-Jun YANG Yu-Bin and CHEN Shi-Fu |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | SHM semantic feature extraction Bayesian statistical learning semantic thesaurus relevance feedback |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《软件学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《软件学报》下载全文 |
