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彭棉珠 《网络安全技术与应用》2023,(1):44-45
随着图像检索、图像分类等的广泛应用,图像自动标注技术的准确性亟待提高。本文在decode部分的LSTM网络中加入注意力机制,同时采用更为复杂的multi-headattention模型结构,利用公开数据集和经典模型对比实验,图像检索查准率和查全率得到了有效的提高。 相似文献
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为解决由全局直方图和分块直方图各自的缺欠而造成的检索结果不理想以及排序差等问题,提出一种综合考虑图像的空间性和全局性的图像检索策略。其思想是根据人类视觉特征将图像非均匀划分为主次9 块,通过用户设定阈值的方法对中心区域相似度小于该阈值的明显不相关图像进行过滤,以降低计算复杂度;对大于该阈值的图像进行二次重叠划分,突出中心区域的重要性,采用全局直方图和分块直方图相结合的方法对中心区域的相似度重新计算。最后根据9 个子块的不同重要性进行加权,返回检索结果。实现了综合方法的图像检索系统。实验结果表明该方法具有旋 相似文献
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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
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基于个性化本体的图像语义标注和检索 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中“Is-A”关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和“Is-A”关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。 相似文献
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提出一种基于改进的k-means算法的图像标注和检索方法。首先对训练图像进行分割,采用改进的k-means算法对分割后的区域进行聚类。改进的k-means算法首先采用遗传聚类算法确定聚类数k,然后对聚类中心进行选择。在图像标注时,首先通过已标注的图像求出语义概念和聚类区域的关联度,用它作为待标注图像的先验知识,然后结合区域的低层特征,对未标注的图像进行标注。在一个包含1 000幅图像的图像库进行实验,采用标注的语义关键字进行检索,结果表明,提出的方法是有效的。 相似文献
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综合颜色和空间信息的图像检索 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种组合颜色、空间信息的图像检索方法,用颜色块直方图来表达图像的颜色特征;通过提取颜色块的质心、分布方差聚散度等特征得到图像的空间特征。实验结果表明,基于组合特征的图像检索方法要优于单纯的基于颜色或者空间特征的方法。 相似文献
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Although a variety of techniques have been developed for content-based image retrieval (CBIR), automatic image retrieval by semantics still remains a challenging problem. We propose a novel approach for semantics-based image annotation and retrieval. Our approach is based on the monotonic tree model. The branches of the monotonic tree of an image, termed as structural elements, are classified and clustered based on their low level features such as color, spatial location, coarseness, and shape. Each cluster corresponds to some semantic feature. The category keywords indicating the semantic features are automatically annotated to the images. Based on the semantic features extracted from images, high-level (semantics-based) querying and browsing of images can be achieved. We apply our scheme to analyze scenery features. Experiments show that semantic features, such as sky, building, trees, water wave, placid water, and ground, can be effectively retrieved and located in images. 相似文献
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由于用户标签的不准确和语义模糊使得协作式标注图像检索正确率低,而现有垃圾标签过滤方法往往关注标签本身,忽略了协作式标签与图像的关联性。本文在分析协作式标注图像视觉内容与标签的关联性的基础上,提出一种基于协作式标注图像视觉内容的垃圾标签检测方法。该方法分析同一标签下图像视觉内容,设计不同的核函数用于颜色和SIFT(Scale invariant feature transform)特征子集,同时将2种低维特征映射到高维多模特征空间形成混合核函数,对同一标签下的图像进行基于混合核的最大最小距离聚类,少数群体的标签说明与图像内容关联性小则为用户标注错误的标签,从而检测垃圾标签。实验结果表明,该方法能够提高协作式图像垃圾标签检测的正确性。 相似文献
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近年来,随着对基于内容图像检索技术研究的深入,图像自动语义标注已成为了该领域的研究热点。针对目前广泛研究的图像语义标注技术,从其分类、关键技术、存在问题及发展方向进行了进行了论述,以期为从事该方向研究的人员提供一定的借鉴意义和参考价值。 相似文献
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基于图学习的自动图像标注 总被引:16,自引:0,他引:16
自动图像标注是图像检索任务中重要而具有挑战性的工作.文中首先讨论并解释了自动图像标注问题,通过总结现有的研究工作,提出了一种基于图学习的图像标注框架.在该框架下,图像标注被分为两个阶段来完成,即基本图像标注与图像标注改善.其中,前者是通过以图像间相似性为依据的图学习过程来提供图像的初始标注,而后者是通过以词汇间语义相关性为依据的图学习过程来改善前者取得的标注结果.该框架主要涉及到图像与文本词汇两种媒体的内部和相互之间的各种关系的估计问题.基于此,作者又给出了针对上述各子问题的改进方法,并将它们综合起来实现了有效的图像标注.最后,通过Corel图像集与网络数据集上一系列实验结果,验证了该模型框架及所提出解决方案的有效性. 相似文献
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在自动标注系统中,底层特征转换成高层标注的准确度较低。为此,将自动标注系统中的底层视觉特征和社会标注系统中的高级语义相结合,提出一种新的图像语义标注算法——FAC算法。从自动标注系统和flickr网站用户中得到候选标注,利用图像标注推荐策略获取推荐标注,根据WordNet语义词典中的语义关系,精简出最终的标注集合。实验结果表明,与传统的自动标注算法相比,FAC算法的准确度较高。 相似文献
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The CLEF 2005 Automatic Medical Image Annotation Task 总被引:2,自引:0,他引:2
Thomas Deselaers Henning Müller Paul Clough Hermann Ney Thomas M. Lehmann 《International Journal of Computer Vision》2007,74(1):51-58
In this paper, the automatic annotation task of the 2005 CLEF cross-language image retrieval campaign (ImageCLEF) is described.
This paper focuses on the database used, the task setup, and the plans for further medical image annotation tasks in the context
of ImageCLEF. Furthermore, a short summary of the results of 2005 is given. The automatic annotation task was added to ImageCLEF
in 2005 and provides the first international evaluation of state-of-the-art methods for completely automatic annotation of
medical images based on visual properties.
The aim of this task is to explore and promote the use of automatic annotation techniques to allow for extracting semantic
information from little-annotated medical images. A database of 10.000 images was established and annotated by experienced
physicians resulting in 57 classes, each with at least 10 images. Detailed analysis is done regarding the (i) image representation,
(ii) classification method, and (iii) learning method. Based on the strong participation of the 2005 campain, future benchmarks
are planned. 相似文献
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一种基于目标区域的图像检索方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了弥补颜色直方图等全局特征在描述彩色图像空间信息上的不足,该文提出了一种基于目标区域的彩色图像检索方法。该方法首先利用一种基于颜色视觉一致性的图像分割方法提取出有意义的目标区域,然后分别对各个区域提取HSV彩色直方图和Hu不变矩作为目标区域的特征描述,最后提出了一种相应的计算相似度的方法,实现了图像之间的相似度度量。通过在中科院计算所的Mires图像数据库和ViViLab测试图像库上进行实验,该文提出的方法对于目标明确、背景不太复杂的图像可以达到较好的检索效果。 相似文献