一种基于视觉词袋模型的图像检索方法

为了提高图像检索的效率,提出一种基于视觉词袋模型的图像检索方法。一方面在图像局部特征提取算法中,使用添加渐变信息的盒子滤波器构造尺度空间,以保留图像更多的细节信息,另一方面在特征表达时仅计算一次特征点圆形邻域内的Haar小波响应,避免了Haar小波响应的重复计算,并在保证描述子旋转不变性的同时做降维处理。同时,以改进k-means对特征库聚类构建加权的视觉词典,基于概率计算的方式选取k-means初始聚类中心,降低了传统k-means聚类效果对初始聚类中心选择的敏感性。实验结果表明该方法比传统方法具有更高的效率,特征提取速度提高48%左右,查准率提高2%以上。     

基于按类视觉词袋模型与标签投票的图像检索

视觉词袋模型在基于内容的图像检索中已经得到了广泛应用,然而对于自然图像的检索,由于图像目标视角多样、背景复杂、光照多变等原因,传统的视觉词袋模型的检索准确率仍然比较低。提出一种按类视觉词袋模型,即采用按照图像中目标物体的类别进行分组训练视觉词,从而提高视觉词的表征能力,改善检索效果;并根据检索返回图像的标签,以投票方式对查询目标做出判别,辅以标签检索,从而较大地提高了检索结果的准确率。     

基于Nystrom谱聚类的词典学习

构建视觉词典是BOVW模型中关键的一个步骤,目前大多数视觉词典是基于K-means聚类方式构建。然而由于K-means聚类的局限性以及样本空间结构的复杂性与高维性,这种方式构建的视觉词典往往区分性能较差。在谱聚类的框架下,提出一种区分性能更强的视觉词典学习算法,为了减少特征在量化过程中区分性能的降低以及谱聚类固有的存储计算问题,算法根据训练样本的类别标签对训练数据进行划分,基于Nystrom谱聚类得到各子样本数据集的中心并得到最终的视觉词典。在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的正确性和有效性。特别当训练样本有限时,采用该算法生成的视觉词典性能较优。     

基于优化视觉词袋模型的图像分类方法

针对视觉词袋（BOV）模型中过大的视觉词典会导致图像分类时间代价过大的问题,提出一种加权最大相关最小相似（W-MR-MS）视觉词典优化准则。首先,提取图像的尺度不变特征转换（SIFT）特征,并用K-Means算法对特征聚类生成原始视觉词典;然后,分别计算视觉单词与图像类别间的相关性,以及各视觉单词间的语义相似性,引入一个加权系数权衡两者对图像分类的重要程度;最后,基于权衡结果,删除视觉词典中与图像类别相关性弱、与视觉单词间语义相似性大的视觉单词,从而达到优化视觉词典的目的。实验结果表明,在视觉词典规模相同的情况下,所提方法的图像分类精度比传统基于K-Means算法的图像分类精度提高了5.30%;当图像分类精度相同的情况下,所提方法的时间代价比传统K-Means算法下的时间代价降低了32.18%,因此,所提方法具有较高的分类效率,适用于图像分类。     

改进视觉词袋模型的快速图像检索方法

视觉词袋模型在基于内容的图像检索中已经得到了广泛应用,传统的视觉词袋模型一般采用SIFT描述子进行特征提取.针对SIFT描述子的高复杂度、特征提取时间较长的缺点,本文提出采用更加快速的二进制特征描述子ORB来对图像进行特征提取,建立视觉词典,用向量间的距离来比较图像的相似性,从而实现图像的快速检索.实验结果表明,本文提出的方法在保持较高鲁棒性的同时,明显高了图像检索的效率.     

基于Nystr?m谱聚类的词典学习

构建视觉词典是BOVW模型中关键的一个步骤,目前大多数视觉词典是基于K-means聚类方式构建。然而由于K-means聚类的局限性以及样本空间结构的复杂性与高维性,这种方式构建的视觉词典往往区分性能较差。在谱聚类的框架下,提出一种区分性能更强的视觉词典学习算法,为了减少特征在量化过程中区分性能的降低以及谱聚类固有的存储计算问题,算法根据训练样本的类别标签对训练数据进行划分,基于Nystr?m谱聚类得到各子样本数据集的中心并得到最终的视觉词典。在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的正确性和有效性。特别当训练样本有限时,采用该算法生成的视觉词典性能较优。     

基于多视觉词典的显著性加权图像检索方法

针对视觉词典在图像表示与检索方面的应用需求,本文提出了一种基于多视觉词典与显著性加权相结合的图像检索方法,实现了图像多特征的显著性稀疏表示。该方法首先划分图像为小块,提取图像块的多种底层特征,然后将其作为输入向量,通过非负稀疏编码分别学习图像块多种特征对应的视觉词典,将得到的图 像块稀疏向量经过显著性汇总方法引入空间信息并作显著性加权处理,形成整幅图像的稀疏表示,最后采用提出的SDD距离计算方式进行图像检索。在Corel和Caltech通用图像集上进行仿真实验,与单一视觉词典的方法对比,结果表明本文方法能够有效提高图像检索的准确率。     

基于感知哈希和视觉词袋模型的图像检索方法

针对移动增强现实中图像检索技术耗时长导致的实时性不高的问题,提出了一种 基于感知哈希和视觉词袋模型结合的图像检索方法。图像检索过程中,在保证一定正确率的基 础上加快了检索速度。首先,对数据集图像使用改进的感知哈希技术处理,选取与查询相似的 图像集合,达到筛选图像数据集的作用;然后,对相似图像集使用视觉词袋模型进行图像检索, 选取和查询图像中目标一致的目标图像。实验结果表明,该方法相比较视觉词袋模型算法检索 的平均正确率提高了 3.2%,检索时间缩短了 102.9 ms,能够满足移动增强现实中图像检索的实 时性要求,为移动增强现实系统提供了有利的条件。     

一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法

视觉词典方法（Bag of visual words,BoVW）是当前图像检索领域的主流方法,然而,传统的视觉词典方法存在计算量大、词典区分性不强以及抗干扰能力差等问题,难以适应大数据环境.针对这些问题,本文提出了一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法.首先,利用基于密度的聚类方法对SIFT特征进行聚类生成视觉词典,提高视觉词典的生成效率和质量;然后,通过卡方模型分析视觉单词与图像目标的相关性,去除不包含目标信息的视觉单词,增强视觉词典的分辨能力;最后,采用基于图结构的查询扩展方法对初始检索结果进行重排序.在Oxford5K和Paris6K图像集上的实验结果表明,新方法在一定程度上提高了视觉词典的质量和语义分辨能力,性能优于当前主流方法.     

基于最长公共视觉词串的图像检索方法

词袋模型是图像检索中的一种关键技术。词袋模型中每张图像表示为视觉词在码本中的频率直方图。这样的检索方式忽视了视觉词间对于图像表示很重要的空间信息。提出一种全新的基于最长公共视觉词串的图像检索方法。词串的提取基于视觉词间的拓扑关系,包含很多图像的空间信息。在Holiday数据集上的实验结果表明提出的方法提升了词袋模型的检索效果。     

基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法

基于深度学习的图像检索技术使得图像隐私泄露成为一个亟待解决的问题.利用对抗攻击生成的对抗样本,可在一定程度上实现隐私保护.但现有针对图像检索系统的目标对抗攻击方法易受选取目标样本质量和数量的影响,导致其攻击效果不佳.针对该问题,提出了一种基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法,该方法将目标图像的检索准确率作为衡量样本质量的权重,利用目标类中少量样本的特征进行加权聚合获取类特征作为最终攻击目标.在RParis和ROxford两个数据集上的实验结果表明,该方法生成的对抗样本相比TMA方法,检索精度平均提升38％,相比DHTA方法,检索精度平均提升7.5％.     

加权FCM原型空间特征提取的高光谱图像分类

在原型空间特征提取方法的基础上提出一种基于加权原型空间特征提取的方法用于高光谱图像数据分类。通过加权模糊[C]均值算法对每个特征施加不同的权重,从而保证提取后的特征含有较高的信息量。实验结果表明,与PSFE相比,w-PSFE对数据集大小的稳定性更高,同时在提取少量的特征用于高光谱图像数据分类时分类精度更高。     

基于最大加权区域互信息的声呐图像检索系统

针对声呐图像检索的实际需求,设计基于最大加权区域互信息的声呐图像检索系统。对声呐图像进行分割,产生n个子区域;计算例图与图像库中各个图像子区域之间的互信息,结合声呐图像目标物体的特点,对区域互信息进行加权;取加权区域互信息中的最大值作为图像互信息,并照其大小进行图像排序,经门限处理后,将排在前面的图像作为检索结果输出。仿真实验结果表明:基于最大加权区域互信息的检索方法更加适用于声呐图像检索,尤其是在处理两幅背景相同前景不同或者前景相同背景不同的图像时更有优势。     

Automatic image annotation and retrieval using weighted feature selection

The development of technology generates huge amounts of non-textual information, such as images. An efficient image annotation and retrieval system is highly desired. Clustering algorithms make it possible to represent visual features of images with finite symbols. Based on this, many statistical models, which analyze correspondence between visual features and words and discover hidden semantics, have been published. These models improve the annotation and retrieval of large image databases. However, image data usually have a large number of dimensions. Traditional clustering algorithms assign equal weights to these dimensions, and become confounded in the process of dealing with these dimensions. In this paper, we propose weighted feature selection algorithm as a solution to this problem. For a given cluster, we determine relevant features based on histogram analysis and assign greater weight to relevant features as compared to less relevant features. We have implemented various different models to link visual tokens with keywords based on the clustering results of K-means algorithm with weighted feature selection and without feature selection, and evaluated performance using precision, recall and correspondence accuracy using benchmark dataset. The results show that weighted feature selection is better than traditional ones for automatic image annotation and retrieval.     

基于向量空间的信息检索模型的改进

向量空间模型是有代表性的信息检索模型之一,针对该模型存在的问题进行了研究和探讨.在仅用统计词频表-示文档向量方面,引入知网作为语义知识库,提出基于概念的特征选择模型;在因词语的同义和多义,不能满足文档向量相互独立方面,提出潜在语义索引模型.实验验证了改进后的检索模型更能体现文本的内容,降低文本向量的维数,提高检索的准确率.     

3D model retrieval via single image based on feature mapping

With the development of manufacture, more and more 3D models are generated by users and many differnet factories. 3D model retrieval has been receiving more and more attention in computer vision and the field of data analysis. In this paper, we propose a novel 3D model retrieval algorithm by cross-modal feature mapping (CMFM), which utilize one single image as query information to address 3D model retrieval problem. Specifically, in this paper, we first proposed to leverage 2D image to handle 3d model retrieval problem, which is one new problem in this field. The proposed feature learning method can benefit: 1) avoiding the interference of query image recorded by different visual sensor; 2) handling cross-modal data retrieval by simple computer vision technologies, which can guarantee the performance of retrieval and also control that the retrieval time hold a low level; 3) the low complexity of this method can guarantee that this method can be applied in many fields. Finally, we validate the retrieval method on three popular datasets. Extensive comparison experiments show the superiority of the proposed mehtod. To the best of our knowledge, it is the first method to handle 3D model retreival based on one single 2D image.     

Fast color-spatial feature based image retrieval methods

In this paper, three types of image features are proposed to describe the color and spatial distributions of an image. In these features, the K-means algorithm is adopted to classify all of the pixels in an image into several clusters according to their colors. By measuring the spatial distance among the pixels in a same cluster, the three types of color spatial distribution (CSD) features of the image is obtained. Based on the three types of CSD features, three image retrieval methods are also provided. To accelerate the image retrieval methods, a fast filter is also presented to eliminate most undesired images in advance. A genetic algorithm is also given to decide the most suitable parameters which are used in the proposed image retrieval methods. The proposed image retrieval methods are simple. Moreover, the experiments show that the proposed methods can provide impressive results as well.     

基于多中心卷积特征加权的图像检索方法

深度卷积特征能够为图像内容描述提供丰富的语义信息,为了在图像表示中突出对象内容,结合激活映射中较大响应值与对象区域的关系,提出基于多中心卷积特征加权的图像表示方法。首先,通过预训练深度模型提取出图像卷积特征;其次,通过不同通道特征映射求和得到激活映射,并将激活映射中有较大响应值的位置认为是对象的中心;再次,将中心数量作为尺度,结合激活映射中不同位置与中心的距离为对应位置的描述子加权;最后,合并不同中心数量下的图像特征,生成图像表示用于图像检索。与池化卷积（SPoC）算法和跨维度（CroW）算法相比,所提方法能够为图像表示提供尺度信息的同时突出对象内容,并在Holiday、Oxford和Paris图像集中取得了良好的检索结果。     

融合颜色词袋特征的视觉词汇树图像检索

针对由图像灰度空间产生的传统词袋模型SIFT特征无法体现图像的颜色信息的问题,提出了一种融合颜色特征的视觉词汇树来对图像进行描述。提取SIFT特征并建立词汇树,获取图像的SIFT表示向量。利用K-means方法对图像库中的所有图像的HSV值进行聚类,获得基于HSV空间的颜色词袋表示向量,避免了传统颜色直方图方法所带来的量化误差。将SIFT特征与颜色词袋特征进行融合,完成了图像的全局特征和局部特征的融合。然后,计算融合特征的相似度,将相似度从高到低排序,完成图像检索。为了验证本方法的有效性,选择Corel图像库对算法性能进行实验分析,从主观评价和客观评价标准分别进行评价,并与传统方法进行了对比。结果表明,特征融合的检索性能与单一特征方法相比有较大提高。特征融合方法的平均检索查准率和查全率-查准率等评价指标,对比传统方法均有不同程度提高。