結(jié)合語義特征的圖像檢索方法研究.pdf

1、由于圖像語義特征和低層特征的“鴻溝”問題，給基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)帶來了很大困難，目前提取的內(nèi)容特征仍集中于顏色、紋理、形狀等低層特征。因此如何結(jié)合語義特征，使得所抽取的低層物理特征和圖像內(nèi)容所表示的語義特征之間建立良好的聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)高效的圖像檢索，仍是很長一段時(shí)間內(nèi)需要研究解決的問題之一。 本文主要圍繞圖像低層特征的提取和索引、高層語義特征的檢索、彌補(bǔ)語義鴻溝的相關(guān)反饋技術(shù)展開詳細(xì)的研究，并結(jié)合三項(xiàng)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，建立了高效實(shí)用的圖

2、像檢索系統(tǒng)。參考人類認(rèn)識和分析事物的過程，把圖像內(nèi)容分為背景和對象，分別對背景和對象提取相應(yīng)的視覺特征，用來作為檢索的參數(shù)，進(jìn)行圖像檢索。由于圖像檢索系統(tǒng)用戶的主觀性強(qiáng)，所以加入了用戶的參與機(jī)制，由用戶對檢索結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，借此來調(diào)整各特征參數(shù)的權(quán)重，使檢索一步步按用戶的要求進(jìn)行，直到視覺和語義上都符合用戶的需要。文中首先詳細(xì)闡述了基于內(nèi)容圖像檢索研究的各個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，并從應(yīng)用的角度分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。在深入研究圖像形狀特征提取和相似匹

3、配算法的基礎(chǔ)上，利用三角形相似原理對Su Yang統(tǒng)計(jì)矩陣描述子進(jìn)行了改進(jìn)，提出一種基于形狀特征點(diǎn)的相似匹配算法，使圖像檢索不但有很快的速度還有很高的匹配精度。其次此系統(tǒng)為圖像構(gòu)建語義關(guān)鍵字網(wǎng)絡(luò)，并建立低層特征庫，對圖像實(shí)行特征和語義的復(fù)合索引，且可更新相關(guān)性強(qiáng)度，充實(shí)語義網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)長期的學(xué)習(xí)和記憶。在檢索的過程中，用戶可以通過多種不同途徑給出查詢條件，圖像的低層特征與語義網(wǎng)絡(luò)互為補(bǔ)充以達(dá)到最佳的檢索效果。 經(jīng)過試驗(yàn)測試，本文的