共查询到19条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
基于Bayes算法实现图像语义分类 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了根据图像的逻辑特征和抽象属性进行检索的基于语义分类的图像检索技术,并用Bayes分类算法设计了一个语义分类器,该语义分类器通过计算用户要查询图像的后验概率,对被查询的图像进行语义分类。 相似文献
2.
基于语义的风景图像检索 总被引:2,自引:0,他引:2
基于语义的图像检索就是要对图像正确分类,提供对图像内容的理解.基于粗糙集方法对基于语义的风景图像检索进行研究,突破了传统语义模板方法缺乏变化的不足,对图像外观变化具有一定的抗噪能力.仿真实验结果表明,对日出日落、瀑布、山脉、花草4类风景图像的分类准确率达到85%以上. 相似文献
3.
4.
由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题,传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题,提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类,进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型,实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中,该方法获得了较好的标注准确率和效率。 相似文献
5.
基于模糊支持向量机的面向语义图像检索算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
为了缩减图像低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”,本文提出一种基于模糊支持向量机的面向语义图像检索(SBIR-FSVM)算法。在提取图像的低层特征的基础上,本文将最小隶属度模糊支持向量机引入到图像检索技术中,获取图像语义信息及消除传统支持向量机(SVM)在多类分类中产生的不可分区域,从而实现面向语义的图像检索。实验结果表明,本文提出的SBIR-FSVM算法与基于SVM的图像检索算法及综合多特征的基于内容的图像检索算法相比均有了显著的改进。 相似文献
6.
7.
8.
针对不同模态数据对相同语义主题表达存在差异性,以及传统跨媒体检索算法忽略了不同模态数据能以合作的方式探索数据的内在语义信息等问题,提出了一种新的基于潜语义主题加强的跨媒体检索(LSTR)算法。首先,利用隐狄利克雷分布(LDA)模型构造文本语义空间,然后以词袋(BoW)模型来表达文本对应的图像;其次,使用多分类逻辑回归对图像和文本分类,用得到的基于多分类的后验概率表示文本和图像的潜语义主题;最后,利用文本潜语义主题去正则化图像的潜语义主题,使图像的潜语义主题得到加强,同时使它们之间的语义关联最大化。在Wikipedia数据集上,文本检索图像和图像检索文本的平均查准率为57.0%,比典型相关性分析(CCA)、SM(Semantic Matching)、SCM(Semantic Correlation Matching)算法的平均查准率分别提高了35.1%、34.8%、32.1%。实验结果表明LSTR算法能有效地提高跨媒体检索的平均查准率。 相似文献
9.
基于高层语义的图像检索算法 总被引:16,自引:0,他引:16
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. 相似文献
10.
相关反馈日志蕴含着丰富的对象语义关联信息,但大多数基于内容的图像检索(CBIR)方法却缺乏对它们的重用.提出一种发掘反馈日志中图像关联信息的自动化图像检索方法,将反馈事例中图像的共生现象视为一定上下文中的图像分类.检索时,结合CBIR的检索结果和多种上下文中的图像分类实例,借鉴HITS算法的思想从中提炼图像的本质性关联,获得综合内容和语义的图像检索结果.对6万幅Corel图像数据库的实验表明,该方法可以显著改善查全率和查准率,且检索结果能够更好地满足用户的语义检索需求. 相似文献
11.
图像语义的图形化标注和检索研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
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。 相似文献
14.
鉴于单一视觉特征不能很好地表达图像内容,提出一种融合图像颜色、形状、纹理特征的图像检索方法。最后采用支持向量机(SVM)的相关反馈算法提高图像检索的准确度,缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟。实验结果说明提出的方法具有良好的检索性能。 相似文献
15.
16.
Nowadays, more and more images are available. However, to find a required image for an ordinary user is a challenging task. Large amount of researches on image retrieval have been carried out in the past two decades. Traditionally, research in this area focuses on content based image retrieval. However, recent research shows that there is a semantic gap between content based image retrieval and image semantics understandable by humans. As a result, research in this area has shifted to bridge the semantic gap between low level image features and high level semantics. The typical method of bridging the semantic gap is through the automatic image annotation (AIA) which extracts semantic features using machine learning techniques. In this paper, we focus on this latest development in image retrieval and provide a comprehensive survey on automatic image annotation. We analyse key aspects of the various AIA methods, including both feature extraction and semantic learning methods. Major methods are discussed and illustrated in details. We report our findings and provide future research directions in the AIA area in the conclusions 相似文献
17.
18.
结合流形学习和相关反馈技术的图像检索方法关键是结合低层可视化信息,从少量用户反馈信息中学习用户语义,以获得语义子空间流形。为获得更真实的语义子空间,文中在区分对待低层可视化和用户反馈信息的同时,基于低层可视化信息选择学习反馈信息中的类内和类间关系,提出一种选择关系嵌入算法应用于图像检索。该方法可保留更真实的语义流形结构,从而提高在低维空间中的检索精度。实验结果表明文中方法可将图像映射到更广范围的低维空间,在反馈迭代两次之后检索精度提高最高可达16。3%。 相似文献
19.
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