交互式图像检索系统应用前向神经网络

近年来基于内容图像检索中的研究重点是反馈技术，它缩短了图像的底层视觉特征和用户的高层语义概念的不一致，大大提高了系统的检索精度。本文站在机器学习的立场，讨论了在前向神经网络中的三种经典网络学习算法：BP、FP、RBFN，并分析了反馈技术在网络中的应用特点。并且展望了相关技术的发展前景和研究方向     

基于潜在语义分析和相关反馈的图像检索方法

为了解决传统的CBIR系统中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种基于潜在语义索引技术(LSI)和相关反馈技术的图像检索方法.在进行图像检索时,先在HSV空间下提取颜色直方图作为底层视觉特征进行图像检索,然后引入潜在语义索引技术试图将底层特征赋予更高层次的语义含义;并且结合相关反馈技术,通过与用户交互进一步提高检索精度.实验...     

基于主动学习的相关反馈算法研究

相关反馈(reference feedback)是信息检索领域中一种常用技术,近年来,该技术被广泛应用与基于内容的图像检索(CBIR)领域中,旨在通过用户与图像检索系统间的交互过程,克服图像底层特征与高层语义之间的语义鸿沟问题。将主动学习算法结合到相关反馈技术当中,其目的是利用主动学习算法,从无标记图像集中选择最具有信息化的部分图像作为反馈图像,减少用户与系统之间的反馈次数。在COREL图像库和VOC图像库上,对基于主动学习的相关反馈技术进行实验验证,实验结果证明了,基于主动学习的相关反馈技术可以有效提高图像检索系统的性能。     

综合语义与颜色特征的图像检索技术研究

针对多媒体搜索引擎系统中的图像检索技术，本文提出了应用图像的高层语义特征和底层颜色特征作为图像检索的综合指标，将图像文本和视觉信息融合起来，给出了一种综合语义和颜色特征的图像检索系统的体系架构．以填补多媒体底层特征和高层语义之间的差异，并在此基础上提出了相关算法，使图像检索能够满足用户的需求．提高图像检索的效率和精度。     

一种融合图学习与区域显著性分析的图像检索算法

 为弥合图像低层视觉特征和高层语义之间的语义鸿沟,改善图像检索的效果,机器学习算法经常被引入到图像检索问题中.通常情况下,机器学习算法是与相关反馈机制相结合,通过用户的交互操作,标定出若干正反例图像,很自然地就可以将图像检索问题转化为模式识别中的分类问题.目前融合区域显著性分析的区域图像检索算法尚没有与机器学习算法相融合.本文结合图像区域显著性分析,并针对用户参与反馈的情况,分别提出了两种图像检索解决方案.其一,在没有用户反馈以及用户只反馈正例图像的情形下,将图像检索问题转化为直推式学习问题(Transductive Learning),改进已有的基于图的半监督学习算法,提出了融合区域显著性分析的层次化图表示(Hierarchical Graph Representation)方式,用以实现标记传播;其二,在用户同时反馈正反例图像的情形下,利用用户反馈得到的正反例图像构建相似性邻接矩阵,通过流形排序算法(Manifold-Ranking)学习出用户感兴趣的查询目标概念并用相应的特征向量集合表示,并据此查询图像库返回用户语义相关的图像集合.实验结果验证了这两种检索策略的有效性.     

基于词汇树层次语义模型的图像检索算法

解决语义鸿沟必须建立图像低层特征到高层语义的映射,针对此问题,本文提出了一种基于词汇树层次语义模型的图像检索方法.首先提取图像包含颜色信息的SIFT特征来构造图像库的特征词汇树,生成描述图像视觉信息的视觉词汇.并在此基础上利用Bayesian决策理论实现视觉词汇到语义主题信息的映射,进而构造了一个层次语义模型,并在此模型基础上完成了基于内容的语义图像检索算法.通过检索过程中用户的相关反馈,不仅可以加入正反馈图像扩展图像查询库,同时能够修正高层语义映射.实验结果表明,基于该模型的图像检索算法性能稳定,并且随着反馈次数的增加,检索效果明显提升.     

基于用户多媒体数据管理模型的个性化图像检索

 为了提高基于内容的图像检索系统的性能和减少图像底层视觉特征和高层语义特征之间的鸿沟,本文提出了用户多媒体数据管理模型.包括用户语义模型、用户兴趣模型和用户意图模型.实验证明用户多媒体数据管理模型可成功为用户提供个性化图像检索和个性化推荐服务.     

基于视觉感知的图像检索的研究

基于内容图像检索的一个突出问题是图像低层特征与高层语义之间存在的巨大鸿沟.针对相关反馈和感兴趣区检测在弥补语义鸿沟时存在主观性强、耗时的缺点,提出了视觉信息是一种客观反映图像高层语义的新特征,基于视觉信息进行图像检索可以有效减小语义鸿沟;并在总结视觉感知的研究进展和实现方法的基础上,给出了基于视觉感知的图像检索在感兴趣区检测、图像分割、相关反馈和个性化检索四个方面的研究思路.     

基于Matlab的图像自动标注

图像自动标注在检索大量数字图像时起到关键作用,它能将图像的视觉特征转化为图像的标注字信息,为用户的使用及检索带来极大的方便。研究了图像自动语义标注方法,设计并实现了基于Matlab图像自动标注系统,能够提取图像颜色特征和纹理特征,与已标注图像进行相似性度量并标注出图像语义关键词     

基于散布矩阵分析的相关反馈算法及应用

相关反馈技术是一种较常用的提高信息检索精度的方法.在图像检索领域,相关反馈技术被认为是解决图像高层语义内容和低层视觉特征之间差异的一种有效方法.视觉特征的权值调整是一类应用较多的相关反馈技术,权值调整方法中存在矩阵奇异问题,本文提出了一种新的基于散布矩阵分析的相关反馈算法,解决了矩阵奇异问题.该方法通过分析与检索目标相关图像在特征空间中的散布来构造目标图像类的投影空间,该空间对应于一个高层语义类在特征空间中分布密集的子空间,在投影空间中计算相似图像;同时根据每次反馈的信息不断修正投影空间来提高系统的检索性能.在Cord图像数据库中的实验结果表明该算法具有良好的检索性能.