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《模式识别与人工智能》2014,(4)
图像语义检索的一个有效解决途径是找到图像底层特征与文本语义之间的关联.文中在核方法和图拉普拉斯矩阵的基础上,提出一种相关空间嵌入算法,并利用文本隐性语义索引和图像特征的视觉单词,构造出文本语义空间与图像特征空间这两个异构空间的相关关系,从而找出文本语义与视觉单词间潜在关联,实现图像的语义检索.文中算法把保持数据流形结构的一致性作为一种先验约束,将文本语义空间和图像特征空间中的数据点嵌入到同一个相关空间中.因此,与典型相关分析算法相比,这种相关嵌入映射不仅可揭示不同数据空间之间存在的相关关系,还可在相关空间中保留原始数据分布结构,从而提高算法的可靠性.实验验证文中算法的有效性,为图像语义检索提供一种可行方法. 相似文献
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为了解决传统的CBIR系统中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种结合语义特征和视觉特征的图像检索方法.将图像的语义特征和视觉特征数据结合到同一个索引向量中,进行基于内容的图像检索.系统使用潜在语义索引(LSI)技术提取图像的语义特征,提取颜色直方图作为图像的视觉特征.通过将图像底层视觉特征与图像在向量空间中的语义统计特征相... 相似文献
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结合语义的Web图像检索系统 总被引:2,自引:0,他引:2
图像不仅是除文本之外应用最广泛的媒体形式,而且常用来表示其他媒体,是一种直观的表示方式.随着网络的发展以及对多媒体信息的需求增加,在Web上进行图像检索成为研究的热点.但大部分图像检索系统只能支持文本查询或者仅仅依赖视觉特征.我们设计的结合语义和视觉内容的Web图像检索系统,利用HTML文件特殊的结构,从包含图像的HTML中自动获得图像语义信息.并通过分析图像的视觉特征,将语义与视觉特征巧妙地结合在同一个检索模型中,建立一个多索引的查询模型,支持通过语义和图像例子的多种查询方式. 相似文献
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图像是一种典型的可以大量获取的多媒体数据,对它们进行内容管理具有实际意义,描述在BOIC系统中提出并实现的基于聚类机制的图像视觉内容检索和索引方法.首先给出以视觉特征、空间结构、语义注释等来表示图像内容的模型;然后给出基于该模型的三个检索算法,包括基于视觉感知的颜色检索算法、轮廓检索算法、主色调扩展检索算法;最后给出采用集簇算法时媒体数据进行聚类的索引机制.它建立聚类索引表来缩小查询范围,从而提高了检索效率。 相似文献
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针对云存储环境下已有的动态多关键词密文排序检索方案不支持关键词语义扩展、不具备前向安全和后向安全的问题,提出一种支持语义检索且具备前向安全和后向安全的动态多关键词密文排序检索方案。该方案通过构建语义关系图实现查询关键词的语义扩展;使用树索引结构实现数据的检索和动态更新;利用向量空间模型实现多关键词排序搜索;基于安全K近邻算法对维度扩展后的索引和查询向量进行加密。安全性分析表明,该方案在已知密文模型下是安全的且具有动态更新时的前向安全和后向安全。效率分析及仿真实验结果表明,该方案在服务器检索效率方面优于目前同类型具有相同安全性或相同功能的方案。 相似文献
7.
图像语义检索的一个关键问题就是要找到图像底层特征与语义之间的关联,由于文本是表达语义的一种有效手段,因此提出通过研究文本与图像两种模态之间关系来构建反映两者间潜在语义关联的有效模型的思路。基于该模型,可使用自然语言形式(文本语句)来表达检索意图,最终检索到相关图像。该模型基于稀疏典型性相关分析(sparse canonical correlation analysis,简称sparse CCA),按照如下步骤训练得到:首先利用隐语义分析方法构造文本语义空间,然后以视觉词袋(bag of visual words)来表达文本所对应的图像,最后通过Sparse CCA算法找到一个语义相关空间,以实现文本语义与图像视觉单词间的映射。使用稀疏的相关性分析方法可以提高模型可解释性和保证检索结果稳定性。实验结果验证了Sparse CCA方法的有效性,同时也证实了所提出的图像语义检索方法的可行性。 相似文献
8.
一种基于稀疏典型性相关分析的图像检索方法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像语义检索的一个关键问题就是要找到图像底层特征与语义之间的关联,由于文本是表达语义的一种有效手段,因此提出通过研究文本与图像两种模态之间关系来构建反映两者间潜在语义关联的有效模型的思路,基于该模型,可使用自然语言形式(文本语句)来表达检索意图,最终检索到相关图像.该模型基于稀疏典型性相关分析(sparse canonical correlation analysis,简称sparse CCA),按照如下步骤训练得到:首先利用隐语义分析方法构造文本语义空间,然后以视觉词袋(bag of visual words)来表达文本所对应的图像,最后通过Sparse CCA算法找到一个语义相关空间,以实现文本语义与图像视觉单词间的映射.使用稀疏的相关性分析方法可以提高模型可解释性和保证检索结果稳定性.实验结果验证了Sparse CCA方法的有效性,同时也证实了所提出的图像语义检索方法的可行性. 相似文献
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一种压缩域特征提取与语义图像检索技术 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决“语义鸿沟”问题,通过将隐含语义索引(LSI)技术引入到图像语义提取问题的研究中,试图从图像的视觉特征中抽取出“高层概念”.基于GM(1,1)压缩域中的一种图像特征,提出了一种建立“图像视觉特征”与“语义信息”之间映射的技术方法.实验研究表明,这种基于压缩域特征和LSI技术的图像检索方法能显著改善图像检索的性能,提高图像检索的质量. 相似文献