一种基于内容的图像检索方法

提出了一种对人脸图像进行检索的方法.它包括人脸的特征提取、特征量化和匹配度计算三部分.经实验证明,该方法取得较佳的效果.     

一种改进卷积神经网络的教学图像检索方法

针对卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失以及降低高维度图像特征数据等问题,提出了一种改进卷积神经网络的图像检索优化方法。该方法首先利用融合的卷积层提取图像特征,并在融合的卷积层之间添加全连接层以减少特征信息的丢失;然后采用主成分分析法对高维的特征数据进行有效的降维处理;最后采用余弦相似度的方法进行相似度匹配,以实现相似图像的检索。采用当前经典的LeNet-L、LeNet-5等方法同文中方法在图像检索性能评价指标上进行对比实验。实验结果表明,所提出的检索方法比文中其他检索方法在查全率和平均查准率方面提高了3%27.3%。     

一种基于内容的文档图像检索方法

使用一个图像作为查询检索输入,根据该图像的版面分析特征、统计特征、纹理特征与数据库中图像的相似程度检索图像.该检索方法首先利用数学形态学对文档图像进行段落分割和行分割,作为文档图像的版面结构特征;然后根据图像的统计特征包括字符数、统计数特征、纹理特征给出文档图像抽取算法;最后给出检索算法模型.实验结果表明,本算法具有较好的查准率和查全率,在基于内容的文档图像检索中具有应用价值.     

基于综合特征的物流车辆图像检索方法

通过对颜色直方图的研究,提出一种新的物流车辆颜色量化的方法和灰度共生矩阵的计算方法,并且采取一种快速分割方法对图像进行分割,在分割区域颜色直方图计算时,提出粗粒度的概念,从而改善了检索的精度和提高了检索的速度。提出主区域的概念,对主区域进行颜色、纹理、形状等特征的提取,完成兼容彩色和灰度图像的检索,并通过仿真实验证明该算法的可行性和高效性。     

基于区域特征融合的图像检索算法研究

目前图像检索主要基于颜色、纹理、形状、空间关系等单一特征。针对此局限性,以彩色图像分割为基础,提出一种综合颜色及局部纹理特征信息的图像检索方法。该方法结合了颜色和纹理特征,比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,检索效果更好。     

一种特征可控的图像检索方法

提出了一种新的图像检索方法,它利用图像颜色特征和空间特征的加权平均作为图像的相似性度量.与目前常用的图像检索方法相比,该算法在查精度及查全度两个指标上均有明显的提高,且对结构相似但颜色完全不同的图像也能够有效地进行检索.同时,由于特征加权因子的可调节性使得所设计的系统可根据用户检索所反馈的信息进行调节及控制.     

一种基于局部颜色特征的图像检索方法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先采用一种新的方法对图像进行分块,提取图像中心区域的主颜色和其他区域的平均颜色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.实验结果表明,这种基于局部颜色特征的图像检索算法适合于画面明显按分块变化的图像.     

一种基于颜色特征的图像分类、检索与约简方法

避开图像相似度大小的定义,通过决策表理论解决图像的分类与检索问题.颜色的特征提取主要依据颜色的面积排序,同时考虑了颜色的空间分布关系.然后基于关系理论,得到一种图像的约简方法.     

基于深度卷积特征的图像实例检索方法

针对计算机视觉领域的图像实例检索问题,提出了一种从卷积神经网络提取图像全局特征表示和目标对象区域特征表示的图像实例检索方法。该方法首先利用区域生成网络学习目标实例的区域位置坐标,并结合相关卷积网络提取的图像区域特征构建由过滤阶段和空间重排阶段组成的实例检索系统。在此基础上提出过滤阶段和空间重排两阶段查询扩展方法进一步提高系统检索性能。最后,提出了两种微调网络模型策略,更新网络前两个卷积层后所有层的权重以适应图像实例检索和位置坐标。通过在两个公用实例检索数据集(Oxford Buildings 5k和Paris Buildings 6k)上进行详尽实验验证,结果表明,提出的基于深度卷积特征的图像实例检索方法有效地提高了图像实例检索的准确率和可靠性,降低了实例检索误检率,得到的实例位置更加准确。     

一种两层体系刑侦现勘图像检索方法

给出一种两层体系刑侦现勘图像检索的方法。使用线性核支持向量机分类器和图像的多尺度分维数特征判别查询图像的语义类别,根据类别在仅包含该语义类图像的数据集上使用按例检索方法进行检索。实验结果表明,该方法在查全率和检索时间等指标上优于按例检索方法。     

基于SIFT特征和颜色融合的图像检索方法

根据图像检索方法中颜色直方图存在的问题,提出了一种改进的基于分块和主颜色的颜色直方图提取算法;根据SIFT特征存在的问题,提出了一种改进的基于harris角点的SIFT特征提取算法。最后运用两种改进算法提出了一种融合颜色直方图和SIFT特征的图像检索算法。实验结果表明,本算法在功能及性能上优于其他算法,并具很好的鲁棒性。     

基于纹理特征提取的图像检索技术

主要从图像纹理特征入手,研究如何有效地抽取图像纹理特征对图像进行描述,基于抽取的特征对图像进行搜索,从而提高检索效率和检索性能。     

基于目标区域定位和特征融合的图像检索算法

提出了一种新的基于局部特征点的图像检索算法。首先将彩色图像转换成灰度图像,并利用Harris算子对灰度图像进行"角点"检测,根据"角点"的分布确定目标区域,然后在彩色图像目标区域中提取图像的颜色特征和空间特征表述图像内容。实验证明,该算法在查准率和查全率上要优于基于全局特征的算法。     

基于深度特征聚类的海量人脸图像检索

针对海量人脸图像数据库检索时长的问题,提出了一种基于深度特征聚类的海量人脸图像检索算法.该算法首先使用人脸图像训练集对深度卷积神经网络模型进行人脸图像分类训练,在此基础上采用三元组损失方法对已训练好的人脸图像分类网络模型进行微调,使得网络能够更加有效地提取人脸图像的高层语义特征,构建更具有表征性的人脸图像深度特征.其次采用K-means聚类算法对提取的人脸图像深度特征进行聚类,使得同一个人的人脸图像能够划分到同一簇中,然后在相应的簇中进行人脸图像的深度特征相似度匹配执行人脸图像检索任务.为了进一步提高系统的检索性能,提出人脸图像深度特征融合的查询扩展方法,对待检索的人脸图像深度特征进行融合再次执行检索任务得到最终的检索结果.通过在两个人脸检索数据集(Celebrities Face Set和Labeled Faces in the Wild dataset)上进行详尽实验验证,结果表明,该算法能极大地缩小海量人脸图像数据库的检索范围,在保证一定准确率的前提下有效地提高了人脸图像检索的速度.     

应用全方向形状特征码的图像检索方法

为提高图像形状信息的检索准确率和效率,提出应用全方向形状特征码的图像检索方法.该方法在全方向上对形状进行分割,度量形状各方向各部分的复杂度,构建形状的全方向特征码,计算形状间的相似度.通过真实建筑形状数据集和MPEG-7 CE-1 Part B形状数据集对本方法进行了检索性能测试,并和其他形状相似性描述方法进行了对比.实验结果表明,本方法具有更高的检索准确率和较高的检索效率.全方向形状特征码图像检索方法可以准确描述形状的全局特征与局部特征,具有平移、旋转、尺度不变性,及较强的形状描述识别能力.     

基于IPDSH兴趣点空间区域划分的图像检索

针对基于兴趣点的传统图像检索方法的不足,提出了一种利用兴趣点检测和空间区域划分的图像检索新方法。首先使用一种结合SIFT和Harris特性的尺度空间兴趣点检测算法(IPDSH)来检测图像的稳定兴趣点;然后利用稳定兴趣点的空间位置对图像进行环形和凸包区域划分,并计算凸包内的颜色直方图和环形区域中稳定兴趣点邻域内伪泽尼克矩;最后以两种特征的加权特征向量对图像进行检索。该方法实现简单,检索速度快,能保证检索算法对图像旋转、平移的鲁棒性,且有效减少了图像中不稳定兴趣点对检索带来的干扰,图像检索的准确度有效提高了7.0%～15.1%。     

基于纹理特征的数字图书馆文档图像检索技术

针对数字图书馆中信息资源检索效率低的问题,提出了一种新的文档图像检索算法.首先,根据文档图像自身的特点,结合人眼的视觉特性,提取文档图像中的边缘信息,在此基础上,构造有意义的纹理特征,利用纹理特征来定义文档图像的特征描述符,以描述符为线索,将文档图像的内容特征有机结合,并采用合适的相似性度量准则用于高效的检索.实验结果表明,该算法不仅具有较高的检索效率,而且也降低了传统文档图像检索算法的复杂度.     

刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量

为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试。在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比。结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性。     

基于流形学习的图像特征提取算法

特征提取是模式识别领域一个重要的研究分支,已被应用于多个领域,图像的特征提取是完成图像识别和检索等工作的首要任务,基于学习方法的图像特征提取取得了良好效果,然而,线性学习方法提取图像特征仍然存在局限性,如人脸图像、姿态、光照及表情变化使图像表现出复杂的非线性特性,最近提出的流形学习被认为是进行非线性特征提取的有效方法,...