应用对象语义进行图像检索的新方法
如何利用计算机视觉技术进行图像搜索
如何利用计算机视觉技术进行图像搜索随着互联网的迅速发展，图像数据在各个领域中都得到了广泛应用。
人们在日常生活中经常会遇到需要搜索与某个图像相似的其他图像的情况，这就需要利用计算机视觉技术进行图像搜索。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行图像搜索。
一、图像搜索的基本原理图像搜索是指通过计算机视觉技术，将一个给定的查询图像与数据库中的其他图像进行比较，找出与查询图像最相似的图像。
图像搜索的基本原理包括以下几个步骤：1. 图像特征提取：首先需要提取图像的特征向量，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
这些特征可以通过计算图像的像素值、灰度直方图、纹理的梯度等来获取。
2. 相似度计算：通过比较查询图像与数据库中其他图像的特征向量，计算它们之间的相似度。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
3. 结果排序：根据相似度的大小，将数据库中的图像按照与查询图像的相似程度进行排序，从而得到最相似的图像。
二、基于深度学习的图像搜索技术近年来，深度学习技术的发展推动了图像搜索的进步。
利用深度学习技术进行图像搜索的主要方法是利用卷积神经网络（CNN）进行图像特征的提取。
1. 迁移学习：利用事先在大规模图像数据集上预训练好的卷积神经网络，将其作为特征提取器。
通过删除网络的输出层，只保留前面几层用于特征提取，然后将提取到的特征输入到一个分类器中进行图像搜索。
2. 端到端学习：直接训练一个卷积神经网络，使其能够将输入的图像映射到一个高维特征空间中。
然后，利用这个高维特征空间中的距离度量来计算图像的相似度，并进行图像搜索。
基于深度学习的图像搜索技术相比传统的图像搜索方法有很多优势，如更好的特征表示能力、更高的准确率等。
三、基于哈希编码的图像搜索技术哈希编码是一种将图像映射到二进制编码的方法，通过计算图像的哈希码，可以实现快速的图像搜索。
1. 局部哈希编码：将图像分割成多个小的图像块，然后对每个图像块计算其哈希码。
通过比较查询图像的哈希码与数据库中的图像的哈希码，可以找到相似的图像块，并进行图像搜索。
基于自然语言处理的智能图像搜索技术研究与应用
基于自然语言处理的智能图像搜索技术研究与应用近年来，在互联网时代的推动下，图像搜索技术在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。
然而，传统的图像搜索技术往往只能依靠图像的标签信息来实现搜索，而这种方式往往容易出现漏洞，无法准确地搜索到用户需要的信息。
为了解决这个问题，基于自然语言处理的智能图像搜索技术应运而生。
一、基于自然语言处理的智能图像搜索技术的原理与特点基于自然语言处理的智能图像搜索技术是一种将图像与自然语言处理相结合的搜索方式。
它通过将文本理解领域的自然语言处理技术与图像识别领域的机器学习技术相结合，将图像的特征与文本的语义信息联系在一起，形成了一种智能化的图像搜索方式。
这种搜索方式的特点在于，它可以通过自然语言进行图像检索，从而使用户更加轻松地找到所需的信息。
另外，它还能够通过语义分析等方式，更加准确地识别图像中的特定内容，从而为用户呈现出更加精确、个性化的搜索结果。
二、基于自然语言处理的智能图像搜索技术的应用基于自然语言处理的智能图像搜索技术已经得到了广泛的应用。
在电商领域中，该技术可以实现将文本描述与图像自动匹配，提高商品搜索的准确率。
在社交媒体中，该技术可以更加精确地识别图像中的对象，从而更好地进行用户画像分析。
在医疗领域中，该技术可以通过对病例图片的自动识别，来辅助医生的诊断工作。
此外，基于自然语言处理的智能图像搜索技术还能够用于图像管理与分类、文本与图像的自动匹配，以及图片信息提取等方面。
在信息爆炸的网络环境下，该技术的应用前景十分广阔。
三、基于自然语言处理的智能图像搜索技术的未来发展基于自然语言处理的智能图像搜索技术在未来的发展中，有着很大的潜力和机会。
首先，该技术可以针对语音搜索、语音合成等领域进行扩展，从而形成一种更加智能化的图像搜索方式。
其次，该技术可以通过与虚拟现实、增强现实等技术相结合，形成一种更加全面、逼真的图像检索方式。
最后，这种搜索方式还可以通过与人工智能技术相结合，提高其自主性、容错性和决策能力，为用户提供更加优质、高效的搜索服务。
基于支持向量机语义分类的两种图像检索方法
收 稿 日期 ： ０ ９０ — ０ ２ ０ — ９１
降低 分类 的难 度 ， 在每一 级分 类 时 ， 采取 贝 叶斯分类 的
方法 ． 们假设 图像类 别 是 固 定 的 而且 每 类 图像 的先 他
基 于 支 持 向 量 机 语 义 分 类 的 两 种 图像 检 索 方 法
廖绮 绮 ， 李翠 华
（ ｆ大 学 信 息 科 学 与 技 术 学 院 ， 建 厦 ｆ ６ ０ ５ 厦 － １ 福 －３ １０ ） １
摘 要 ：为了更好 的解决 基于内容的 图像检 索 问题 ， 出 了 ２种 基 于语 义的 图像检 索 方法． １种 是基 于支持 向量 机 提 第
图像语义检索和分类技术研究
二、基于SVM的图像分类
二、基于SVM的图像分类
基于SVM的图像分类主要涉及以下步骤：
二、基于SVM的图像分类
1、特征提取：首先，从图像中提取出各种特征，如颜色、纹理、形状等。这 些特征可以由专门的特征提取算法获得，如SIFT、SURF等。
二、基于SVM的图像分类
2、构建特征向量：然后，将每个图像转换为一个特征向量，这些特征向量代 表了图像的各种属性。
二、基于SVM的图像分类
3、训练SVM分类器：使用训练数据集，训练一个SVM分类器。在这个阶段， SVM将学习如何根据特征向量来预测图像的类别。
二、基于SVM的图像分类
4、分类新图像：一旦训练完成，新的图像可以通过同样的特征提取步骤转化 为特征向量，然后使用SVM分类器进行分类。
三、基于SVM的图像检索
图像检索技术
图像检索技术
图像检索技术是利用计算机视觉技术和机器学习方法，根据图像的内容和语 义信息来查找相似的图像。目前，基于深度学习的图像检索方法已经成为主流。
图像检索技术
这些方法通常使用Siamese网络或triplet loss来训练模型，以识别和比较 图像之间的相似性。例如，通过将图像编码为向量，并使用余弦相似度或欧氏距 离等度量学习方法比较这些向量，可以找到相似的图像。此外，还可以利用迁移 学习和自监督学习来提高图像检索的效率和准确性。
二、图像分类技术
除了SVM，神经网络也是图像分类的常用方法。卷积神经网络（CNN）是一种 深度学习的算法，具有强大的特征学习能力，能够自动从原始图像中学习到有用 的特征。近年来，研究者们提出了多种改进的CNN模型，如VGGNet、ResNet和 Inception等，这些模型在多个图像分类任务中取得了优异的成绩。
基于场景语义的图像检索新方法
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第３２卷
第 ５期
系 统 工 程 与 电子 技 术
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语义搜索技术在全文检索中的应用
语义搜索技术在全文检索中的应用随着互联网的不断发展和数据的爆炸式增长，信息检索已成为人们工作和生活中必不可少的一部分。
而全文检索技术作为一种最常见的搜索技术，在许多领域都有着广泛的应用，例如搜索引擎、数据库查询、文本挖掘等。
然而，由于全文检索技术只是简单地通过关键词匹配来进行搜索，其效果并不如人们期望的那么好。
现在，一种被称为语义搜索技术的新技术正在逐渐兴起，它能够在全文检索中起到很好的作用。
一、语义搜索技术的概念语义搜索技术是一种基于自然语言处理、知识图谱等相关技术，以用户输入的自然语言为基础，通过语义解析及理解，从实体、概念层面等广泛的维度中进行检索，呈现出更加精准的搜索结果。
与传统的关键词搜索不同，语义搜索技术能够快速理解搜索意图，直接提供与用户需求相关联的信息。
二、语义搜索技术的优势1. 直观的搜索方式相对于传统的关键词搜索，语义搜索能够根据用户的自然语言输入，实现更加直观的搜索方式，从而提高用户的搜索体验。
通过语义搜索技术，用户无需考虑搜索的关键词是什么，只需输入与搜索内容相关的自然语言，系统就会进行语义解析，快速呈现出多种相关的搜索结果。
2. 精准的搜索结果语义搜索技术能够根据用户的搜索意图，为用户提供与需求相关的信息，避免了传统全文检索技术中因为关键词的使用不当而产生的搜索结果不相关的情况。
而且，在语义搜索技术中，还能够将搜索结果按照相关性排序，从而提供更加精准的搜索结果，方便用户快速获取到所需的信息。
3. 更好的支持多语言检索相对于传统的全文检索技术，语义搜索技术在支持多语言检索方面更好。
多语言搜索在现实生活中有着广泛的应用场景，在跨国公司、跨国搜索引擎等领域中也有广泛的应用。
而语义搜索技术通过将自然语言转化为语义语言，能够更好地支持多语言检索，并能够提供更加准确、相关的搜索结果。
三、1. 搜索引擎搜索引擎作为语义搜索技术的最重要的应用之一，目前已经在对各类搜索产品进行升级，并在各种领域中有着广泛应用。
语义在互联网图像检索中的应用
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维普资讯
２０ 年第 ５ ０６ 期
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语文在互联 网图像检 索中的应用
张 涛
（ 青海省无线 电管理办公室 ，青海
西宁
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摘 要 ：本文浅 析了网络搜索引擎 的机制 、原理 、类 型及其相关算 法 ，阐述 了语 义在 网络 图像或视 频检索上 的应
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基于计算机视觉的图像检索技术研究
基于计算机视觉的图像检索技术研究随着互联网和移动设备的普及，图像的数量和规模迅速增加。
然而，对于普通用户来说，在这样庞大的图像库中准确地找到自己需要的图像却并不容易。
为了解决这个问题，图像检索技术应运而生。
基于计算机视觉的图像检索技术不仅可以帮助用户高效地获取图像，还能为图像分析、图像处理以及其他应用领域提供支持。
本文将重点探讨基于计算机视觉的图像检索技术的研究现状、方法以及未来的发展趋势。
一、图像检索的意义与挑战图像检索是指根据图像内容的特征，快速准确地从庞大的图像数据库中找到与查询图像相似的图像。
这项技术为用户提供了一种直观和便捷的方式来查找信息。
然而，要实现这样的检索任务并不容易，因为图像具有高维度和复杂的特征，同时不同图像之间存在着相似性和差异性。
因此，图像检索面临着两个主要挑战：特征提取和相似度计算。
二、图像特征提取图像特征提取是图像检索任务的基础，关键是从图像中提取出具有代表性和区分性的特征。
常用的图像特征有颜色直方图、纹理特征、形状特征和局部特征等。
颜色直方图是一种统计图像中各个颜色出现的频率，它是最简单和最直观的图像特征。
纹理特征描述图像中像素之间的相互关系，通常通过计算灰度共生矩阵（GLCM）或局部二进制模式（LBP）来提取。
形状特征则是描述图像的轮廓和边缘形状，通常使用边界描述子（Boundary Descriptor）或模板匹配来提取。
局部特征是指提取图像中局部区域特征，最常见的是SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等算法。
三、相似度计算相似度计算是图像检索的核心问题，目标是根据提取到的图像特征，计算出查询图像和数据库图像之间的相似度得分。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度、汉明距离和曼哈顿距离等。
欧氏距离是最直观的相似度计算方法，通过计算两个向量之间的欧氏距离来表示它们的相似程度。
余弦相似度则是利用两个向量之间的夹角来度量它们的相似性。
汉明距离是用来度量两个二进制模式的差异性的距离，可以应用于图像哈希技术。
一种结合语义特征和视觉特征的图像检索方法
提 出了一种将 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 结合 的方法 ， 图像 底层视觉 特 将 征赋予更高层次 的意义 。该方法 涉及到一种技 术 ， 潜在
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第 ２ 卷 ４
第 ２期
电 脑 开 发 与 应ຫໍສະໝຸດ 用 文 章 编 号 ：０ ３ ５ ５ （ ０ １ ０ — ０ ９ ０ １ ０－８ ０ ２ １ ） ２０１ －３
基于人工智能的图像搜索和检索技术研究
基于人工智能的图像搜索和检索技术研究近年来，随着互联网的不断发展，图片数量呈现爆炸式增长，图像搜索和检索技术也日趋成熟。
而在这个过程中，人工智能技术的应用越来越成为一个热门研究领域，基于人工智能的图像搜索和检索技术也越发受到关注。
简单来讲，图像搜索和检索技术是利用计算机对图像进行处理，将图像的特征进行提取、分类和匹配，从而实现对图像的准确获取和搜索。
而基于人工智能的技术则是通过计算机模拟人类的思维方式和认知过程，对图像进行深度学习和分析。
在图像搜索和检索技术中，一般需要通过一定的方式来提取图像的特征，以便于对其进行分类和匹配。
目前基于人工智能技术的图像检索方式主要有两种：基于深度学习的图像检索和基于自然语言的图像检索。
基于深度学习的图像检索主要是通过卷积神经网络模型，对图像进行特征的提取和分类。
通过将图像转换为数字信号的方式，构建卷积神经网络模型，对图像进行训练和优化，最终得到一个高效且准确的图像检索分类器。
利用深度学习的方式，图像检索的准确性可以有效的提高，同时还可以基于用户的历史行为和搜索记录，对用户的搜索意图进行更加深入的分析。
而基于自然语言的图像检索则是利用自然语言处理技术，将用户的自然语言搜索请求转化成计算机可理解的语言，并实现与图像的匹配。
在这一技术中，主要需要解决的关键问题就是如何解析、识别用户的自然语言请求，并将其转化为计算机可理解的指令。
无论是基于深度学习还是基于自然语言的图像检索技术，都是基于对图像和语言的深度学习和理解，实现了人工智能与图像检索技术的融合，为图像检索和搜索提供了更加高效和准确的方式。
而在实际应用中，基于人工智能的图像搜索技术还有很多值得探讨和深入研究的问题。
比如在图像识别和分类方面，如何更加准确、快速地对图像进行分类和匹配，针对不同的应用场景和需求，如何提高图像检索的准确性和效率。
同时，在基于深度学习的图像检索中，如何对不同尺寸、不同角度、不同环境下的图像进行准确的识别和分类也是一个重要问题。
NMF和Isomap相结合的图像检索新方法
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基金项 目：中国科学院 自动化研 究所复杂 系统与智能科 学重点 实验 室开放课题 基金 资
助项 目（０ ７ １１ ； 宁省教育厅高等学校科 学研究基金资助项 目（０４ ０ １ ２ ０ ００ ）辽 ２０Ｃ３ ）
作 者 简 介 ： ｇｇ （９ ５ ） － （ 族 ） 硕 士 研 究 生 ， 刘 １８ 一 ， － 满 ｋ ， 主要 研 究 方 向 为 图像 检 索、 支持 向 量 机 等 （ｍｈ一 ３５ ｙｈｏ ｃｒ．ａ ； 德 勤 （９ ２ ） ｉ ｔ３８ ＠ ａｏ．ｏ ｃ ） 闰 ｎ １６ ． ， 男 ， 授 ， 士 ， 要研 究 方 向为 模 式 识 别 、 教 博 主 图像 检 索 、 据 挖 掘 和信 息安 全 等 ；郑 宏 亮 （９ ０ ） 男 ， 师 ， 数 １７ ， 讲 主要 研 究 方向 为 人 工 智 能 等．
ＬＩ Ｔｉ ｇ ｒｎ Ｕ ｎ —ｉ ｇ，ＹＡＮ — ｉ Ｄｅ ｑｎ，ＺＨＥＮＧ ｎｇ ｌａ Ｈｏ —ｉｎｇ
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大规模图像检索方法比较研究
大规模图像检索方法比较研究图像检索是一项热门的研究领域，在现代数字化时代，随着网络技术的不断发展，图像数据呈爆炸式增长，如何快速、准确地检索指定图像就成为了一项紧迫需要解决的难题。
近年来，科研人员为解决这一问题，针对传统的大规模图像检索方法开展了一系列高效、精准的研究，并提出了众多方法和算法。
本文将比较几种重要的大规模图像检索方法。
一、传统方法：传统的图像检索方法主要是基于图像的低级特征提取与描述，例如颜色、形状、纹理等信息。
这种方法的主要缺陷是对图像的“语义理解”比较弱，检索结果可以被干扰，准确度不高。
对于大规模图像检索，传统方法的效果更加有限。
二、卷积神经网络方法：卷积神经网络在图像处理领域有着重要的应用，通过卷积、池化等方式，可以实现图像的自动化特征提取，对于大规模图像检索可以产生较好的效果。
以VGGNet模型和GoogLeNet模型为例，这两种模型的目标都是将输入的图像逐层映射为高层次、抽象的特征向量。
三、基于文本的图像检索方法：基于文本的图像检索方法，主要基于文本与图像之间具有明确的对应关系，通过对图片标注以及标注的语义信息进行挖掘、提炼和匹配，实现对大规模图像的快速检索。
这种方法的优势在于对图像语义的精准理解，但依赖于文本标注，存在标注的不准确性和文本获取的难度问题。
四、基于语义的神经网络方法：基于语义的神经网络方法，目的是让计算机理解图片的语义内容。
以ResNet模型和MobileNet模型为例，这两种模型在训练过程中将提取特征和目标解耦，减少了训练参数和计算复杂度，同时还能更好地处理大规模图像的情况。
但相对于基于文本的方法，这种方法的缺陷在于所需的专业技能比较高。
五、基于分层聚类的图像检索方法：基于分层聚类的图像检索方法，主要基于随机初始点，不断地对囊括所有样本的数据集进行层次化的分割和合并，对大规模图像数据集的检索效果显著。
这种方法对于光照不同、噪点干扰等情况存在很好的适应性，但是必须先对数据进行处理，可能需要消耗较大的时间和精力。
图像检索中语义映射方法综述
第20卷第8期2008年8月计算机辅助设计与图形学学报J OU RNAL OF COMPU TER 2A IDED DESIGN &COMPU TER GRAP HICSVol.20,No.8Aug.,2008收稿日期:2007-12-19;修回日期:2008-04-14.基金项目:国家自然科学基金重点项目(60435010);国家“八六三”高技术研究发展计划(2006AA01Z128);国家“九七三”重点基础研究发展规划项目(2007CB311004).李志欣,男,1971年生,博士研究生,讲师,CCF 会员,主要研究方向为图像理解、机器学习、基于内容的视觉信息检索.施智平,男,1974年生,博士,助理研究员,主要研究方向为图像理解、机器学习、基于内容的视觉信息检索.李志清,男,1975年生,博士研究生,讲师,CCF 会员,主要研究方向为图像理解、机器学习、视觉信息挖掘.史忠植,男,1941年生,研究员,博士生导师,IEEE 高级会员,CCF 高级会员,主要研究方向为人工智能、机器学习、神经计算、认知科学.图像检索中语义映射方法综述李志欣1,2) 施智平1) 李志清1,2) 史忠植1)1)(中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京 100190)2)(中国科学院研究生院 北京 100049)(lizhixin @ )摘要 “语义鸿沟”已成为基于内容图像检索的瓶颈,解决这个问题需要建立从图像的低层特征到高层语义的映射.对当前语义映射研究进行了综述,首先给出一个结合语义的图像检索框架,并分析了图像内容的层次模型及图像语义的表示方法;然后根据算法的特点,将现有的语义映射方法和技术分为4大类,重点阐述了各类方法提出的思路、模型,并讨论各自的优势和局限性;最后以图像检索实际应用的需要为依据,提出在图像语义检索相关领域的重要课题和研究方向.关键词 语义映射;基于内容图像检索;语义概念;图像标注;支持向量机;相关反馈中图法分类号 TP391A Survey of Semantic Mapping in Image R etrievalLi Zhixin 1,2) Shi Zhiping 1) Li Zhiqing 1,2) Shi Zhongzhi 1)1)(Key L aboratory of I ntelli gent I nf ormation Processing ,I nstit ute of Com puting Technolog y ,Chinese A cadem y of Sciences ,Bei j ing 100190)2)(Graduate Universit y of Chinese A cadem y of S ciences ,Bei j i ng 100049)Abstract Semantic gap has become a bottleneck of content 2based image ret rieval.In order to bridge t he gap and imp rove ret rieval accuracy ,a map f rom lower 2level visual feat ures to high 2level semantics should be formulated.This paper p rovides a comprehensive survey on semantic mapping.Firstly ,an image ret rieval f ramework integrated wit h high 2level semantics is presented.Secondly ,image semantic description is introduced in two aspect s :image content level 2models and semantic representations.Thirdly ,as t he emp hasis of t his paper ,semantic mapping approaches and techniques are investigated by classifying t hem into fo ur main categories in terms of t heir characteristics.Various ideas and models p ropo sed in t hese approaches are analyzed.In addition ,advantages and limitations of each category are discussed.Finally ,based on t he state 2of 2t he 2art technology and t he demand f rom real 2world applications ,several important issues related to semantic image retrieval are identified and some p romising research directions are suggested.K ey w ords semantic mapping ;content 2based image ret rieval ;semantic concept ;image annotation ;support vector machine ;relevance feedback 在信息技术高速发展的今天,各种信息源上数字图像的数量每天都在持续增长,如何对这些图像信息进行有效地组织、访问、存储和检索,已成为近年来的重要课题.图像检索技术自20世纪70年代就成为一个活跃的研究方向,研究者主要从数据库管理和计算机视觉2个方面对其进行研究,形成2种主流的检索技术:基于文本的图像检索和基于内容的图像检索(content2based image retrieval,C BIR)[1].基于文本的图像检索主要由数据库技术的研究者提倡和发展,普遍采用的方法是人工标注图像并利用标注文本进行检索.它的最大优点是:如果图像的标注完整适当,会产生较好的检索效果.G oogle和Y ahoo在进行图像检索时都是采用基于文本的方式.但是,这种方法存在2个困难:1)当图像数据库很大时,人工标注的工作量太大;2)更重要的是,人工标注具有主观性和不确定性(不同的人看相同的图像会有不同的视觉理解),因而不能完全满足用户需求.为了克服基于文本的图像检索的局限性,计算机视觉的研究者提出了CBIR,它已成为近十几年来研究的主流技术[225].著名的CB IR系统包括QBIC[6], Virage[7],Ne Tra[8],SIM PL Icity[9],Blobworld[10]等.这些CBIR系统依靠特征提取和高维索引技术进行图像检索,采用的方法是:系统从每一幅图像中自动提取出若干低层视觉特征(如颜色、纹理、形状等),以高维向量的形式存入数据库,通过比较这些特征的相似度来获得检索结果.这种方法在某些特殊领域得到了很好的应用(如人脸识别[11],商标识别[12]等),因为在这些领域内视觉特征的相似度起了关键的作用.但在大多数情形下,用户习惯于根据图像的语义(如“日落”)而不是视觉特征(如“红色或橙色的圆形”)来进行查询,而视觉特征相似的图像其语义可能差别很大,这导致大多数CBIR系统在进行某些查询时会得到灾难性的结果.为避免这种现象,需要CBIR系统具有处理高层语义的能力,即能够获取图像的语义概念并在此基础上进行语义检索[13].然而,获取图像的高层语义是非常困难的,因为图像的高层语义和低层特征之间没有直接关联,存在巨大的“语义鸿沟”.语义鸿沟是指低层特征有限的表达能力与用户丰富的语义表达能力之间的差异.也就是说,从视觉数据中可提取到的信息与用户对同样数据的解释缺乏一致性[3,14].图像的语义通常在一个高层次上描述图像内容,无论提取到的低层特征是什么,都很难用这些特征直接推导出语义.因此,如何建立一个从图像的低层特征到高层语义的映射成为当前研究的热点.1 结合语义的图像检索框架用户对图像检索的要求主要体现在2个方面[3,13,15]:1)用户需要对图像中实体的类别或特性进行查询;2)用户要求搜索的图像既具有相似的低层特征也能表达类似的语义.目前,CB IR不能实际应用的关键在于它只能提供图像的视觉特征相似度,而用户是根据语义相似度来搜索的;同时,从图像提取的特征有时与实际对象的特征差别是很大的,因为人是在一个三维空间学习和认识世界的,而图像目前只能提供二维的数据.图1 结合高层语义和低层特征的图像检索框架CBIR具有较成熟的特征提取方法和高维索引机制,根据用户要求,可以在CBIR的基础上结合语义映射的方法来设计一个结合高层语义和低层视觉特征的检索系统,其基本框架如图1所示.由图1可见,结合语义的图像检索是CB IR的扩充,而CB IR 是结合语义图像检索的基础.在CBIR的基础上,采用适当的语义映射方法获取图像中关键的语义信息、建立语义空间,同时提供语义的相似度度量方法,就可以实现图像的语义检索.事实上,目前大多数图像语义检索系统都是在相应的CB IR系统的基础上建立的.图像语义检索的最大困难在于缩减语义鸿沟,而这个问题正是通过建立从低层特征到高层语义的映射来解决的,建立这个映射需要解决3个主要问题:1)提取有效的图像全局和局部低层特征;2)提供图像内容的语义描述方法;3)利用先验知识和各种学习算法将图像的低层视觉特征映射到高层语义,即提供语义映射的方法.鉴于已有很多文献对图像的低层特征进行了讨论[1,3,14],本文主要分析后2个问题.6801计算机辅助设计与图形学学报 2008年2 图像的语义描述图像内容具有模糊性、复杂性、抽象性等特点,仅仅用低层特征进行描述是远远不够的,需要利用高层语义来对图像的抽象属性进行描述.图像语义大致可分为特征语义、对象语义、场景语义、行为语义和情感语义等[16],用以对不同层次的图像内容进行描述.2.1 图像内容的层次分析由于图像检索需要在不同的内容层次上进行,所以可以利用层次模型对图像内容进行分析,相应地获取不同粒度的图像语义,从而逐步地理解图像内容.Gudivada等[2]将图像内容分为原始特征层和逻辑特征层2个层次.原始特征是指可以根据原始图像数据自动或半自动提取的特征,逻辑特征是指从原始特征通过直接或间接推理而得到的特征. Eakins等[17]在此基础上将图像内容进一步分成3个层次:第一层仍为原始特征层,包括描述图像的视觉特征,如颜色、纹理、形状等,反映的是图像的一些具有客观统计特性的内容,对应于图像的特征语义;第二层为导出属性层,涉及由低层视觉特征推导而得到的属性,用以识别图像中描绘的对象(如“太阳”、“篮球”等),对应于图像的对象语义;第三层是抽象属性层,包括对对象和场景进行更高层的推理而得到的抽象属性(如“日出”、“篮球比赛”等),对应图像的场景语义、行为语义和情感语义等.一般将第一层与第二层之间的差距称为“语义鸿沟”,图像检索是否真正使用了语义主要体现在是否获取了第二层的图像内容.目前很多研究者都致力于获取图像中“感兴趣”的对象语义,普遍采用自动或半自动的语义标注方法.J aimes等[18]把图像内容概括成5层:区域层、感知区域层、对象部件层、对象层以及场景层.区域是像素的集合,是指图像中分割出来的连通的区域;感知区域是相邻且感知相似的区域的集合;一个或多个感知区域构成具有语义概念的对象部件;对象则可表示为若干关联的对象部件的集合;多个对象构成一个有意义的场景.此外,高永英等[19]也提出了一个包含5个层次的多级图像描述模型,依次为原始图像层、有效区域层、视觉感知层、目标层和场景层.该模型在不同层次上对图像内容进行分析,从而实现图像内容的全方位描述和渐进式的图像理解过程.2.2 图像语义的表示方法图像语义表示本质上是一种知识的表示,但与一般的知识表示有所不同.首先,图像中包含了大量的语义信息,并且这些信息之间存在着复杂的关系,因此需要一个具有强大的表达能力的方法;其次,由于图像理解的主观性,图像语义的表示方法需要一定的模糊和非精确性,用以支持图像的相似度检索.MPEG27致力于制定一个标准化的框架来描述多媒体内容,以便多媒体内容的有效表示和检索[20].为此,M PEG27标准提出了多媒体内容描述子的概念,用于描述多媒体信息的颜色、纹理、形状等特征.但是,M PEG27标准只是对内容的描述制定标准,不涉及如何提取和表示这些特征或内容,也没有涉及如何度量特征的相似度,而这些问题正是图像检索中最困难的问题,因此如何有效地描述图像语义仍需要研究者的不断努力.目前最简单最常用的方法就是采用文本表示,即用文本对图像或图像区域进行解释.同时,可以利用词典(如WordNet[21])或词汇表将文本表示的相关语义概念联系起来,从而获得一定的模糊匹配能力.文本描述的优点是直观、易处理,且可以表达一些抽象概念;缺点是文本描述自动获取困难,且对于概念之间的复杂关系缺乏足够的表达能力,难以独立完成语义描述的任务.鉴于目前语义映射方法还不成熟的情况下,大部分研究者还是采用词典或词汇表作为语义表示方法.另一种表示方式是基于人工智能的知识表示方法,如语义网络、框架和框架网、基于本体的表示等.这种方法能够表达较为复杂的关系,并且具备模糊匹配能力,但是还不存在通用的适于各种背景的知识表示模型.例如,L u等[22]用一个语义网络结构来表示图像语义,图像库中的每幅图像用不同的关键词和权重来描述,一幅图像对应于一个或多个关键词,一个关键词也对应于一幅或者多幅图像.每个关键词按照一定的权值来描述一幅图像,权值越大,则该关键词越能清晰地描述该幅图像.Mezaris等[23]使用一个对象本体来定义用户查询的高层语义概念(语义对象),使用一系列中间层描述器和关系识别器来描述对象间的相互关系,并结合相关反馈机制进行检索,具备一定的语义推理和扩充的能力. Town[24]等使用本体描述图像的低层特征和抽象概念及其相互关系,进行简单的语义推理,并在此基础上设计本体查询语言OQU EL进行图像检索.此外,Li等[25]提出用语言变量描述图像语义特征,并78018期李志欣等:图像检索中语义映射方法综述采用遗传算法来获取图像的语义.该语言变量定义为一个五元组,包括变量值、与变量值对应的模糊集合、论域、语法规则以及语义规则.3 图像语义映射的方法和技术考虑一个图像数据库D={I1,…,I p}(其中I i 为数据库中的图像)和一个语义词汇表V={w1,…,w q}(其中w j为语义关键词),则图像语义映射的目标是:给定图像I i,能从语义词汇表中找出最适合描述I i的关键词集合W.图像语义检索的目标是:给定一个关键词w j,能从图像数据库中找出包含概念w j的图像集I.实现这2个目标都需要通过一个训练集T={(I1,w1),…,(I D,w D)}进行学习.我们将当前图像语义映射的方法和技术分为4类:1)图像的分类和聚类;2)关联图像和语义的建模;3)利用相关反馈学习图像语义;4)特殊领域的语义映射方法.需要注意的是,这些方法和技术的分类并不是相互独立的,相反,它们之间具有紧密的联系.例如第2类和第3类方法都在不同程度上应用了第1类的方法技术.3.1 图像的分类和聚类大多数情况下,获取图像高层语义都需要使用机器学习技术,通过有监督和无监督的学习将图像归并到某种语义类,在一定程度上获得图像的语义标注信息.机器学习可分为有监督学习和无监督学习.有监督学习的目标是基于输入数据集合来预测输出数据的度量值(如语义类别标签);无监督学习没有输出度量值,它的目标在于对输入数据进行合理有效的组织或聚类.3.1.1 基于分类的方法有监督的分类方法首先通过学习、训练事先给定的经过语义标注的一组样本图像,获得图像语义分类器,然后利用分类器将未标注或未归类的图像归并到某一语义类.最常用的有监督学习技术有贝叶斯分类器和支持向量机(support vector machine, SVM).贝叶斯决策理论是模式分类的一个基本方法,使用这个方法进行分类时要求:1)各个类别的总体概率分布是已知的;2)要决策分类的类别数是一定的.而实际应用时这些条件并不一定满足,需要对先验知识进行分析,估计先验概率和类条件概率密度,这正是训练和使用贝叶斯分类器的难点.早期对贝叶斯分类技术的研究主要是检测简单的语义概念,例如区分图像是户内还是户外[26]、是城市还是自然风景[27]等.这类方法可以看作是一个有监督学习的过程:首先选择一个图像训练集,由具有目标概念或不具有目标概念的图像组成,利用这个图像集训练一个二类贝叶斯分类器;然后将这个分类器应用到数据库中所有的图像进行概念检测,并判断图像是否具有目标概念.由于分类器采用“一对所有”的方式(目标概念对所有其他概念)进行训练,称这种语义标注框架为监督OV A(one vs.all).Carneiro和Vasconcelo s等[28230]对监督OV A方法进行改进,采用基于最小错误率的优化准则和统计分类的思想,提出一种监督多类标注方法(supervised multiclass labeling,SML).其基本思想是:将每一个语义概念定义为一个语义类别,引进一个随机变量W,其取值范围为{1,…,T},使得当且仅当样本x具有语义概念w i时W=i(这里i∈{1,…,T}).同时,引进条件概率密度P X|W(x|i)作为给定语义类别的低层特征分布,然后利用贝叶斯决策规则推导具有最小错误率的W的状态.SML在训练分类器阶段为每幅图像提取一个特征集,利用多例学习(multiple instance learning,M IL)算法从多幅图像的特征集中学习语义概念,为每个语义概念建立概率模型,并采用期望最大化(expectation2maximization,EM)算法估计模型参数.于是,在标注阶段可以通过各个分类器推导图像所具有的多个语义概念,同时根据后验概率产生语义标注的自然排序,便于实现语义的相似度检索.另一类广泛使用的分类技术是SVM,它具有很强的理论基础,在图像检索中得到了较好的应用. SVM最初设计为二类分类器,假设有训练集{(x1, y1),(x2,y2),…,(x n,y n)},其中训练数据{x1, x2,…,x n}是某个向量空间XΑR d中的向量,而它们给定的标注y i∈{-1,1}.训练集中的向量x i分属于2个不同的类别:类I的y=1,类II的y= -1,我们希望在向量空间中找到一个超平面来分离不同类别的数据.在所有可能的超平面中,最优超平面是唯一的,它使得超平面与各个类最接近的数据点之间的间隔最大,如图2所示[31].在超平面一侧的数据标为+1,另一侧标为-1,“支持向量”是指最接近超平面的训练样本.为了利用SVM学习多个语义概念,需要对每个概念单独进行训练.例如, Cusano等[32]将SVM进行推广,用以处理多于二类的情况.选择7类语义关键词(天空、大地、雪、建筑物等)进行实验,利用训练得到的多类SVM分类器8801计算机辅助设计与图形学学报 2008年对图像区域进行分类,从而产生图像的语义标注. Gao等[33]提出一种分层提升算法来合并特征层次,增进SVM图像分类器在高维特征空间中的训练.该算法将高维多模态异类视觉特征划分为多个低维单模态同类特征子集,每个子集用于表示图像的某个视觉特性.使用主成分分析的方法为每个特征子集训练一个弱分类器,然后选择最具代表性的特征集,将这些弱分类器合并成为一个优化的分类器,用以预测图像包含的对象或语义概念.Chang等[34]提出一个基于内容的软标注(content2based soft annotation,CBSA)系统为图像提供语义标注. CBSA首先选择一个训练图像集对全体分类器进行训练,其中每幅图像具有一个标注(如森林、动物、天空等);然后将全体分类器应用到一幅给定的图像上以获取图像的多个软标注.该系统使用2种学习方法:SVM和贝叶斯点机,并对这2种方法的标注精度进行了比较.图2 一个简单的线性SVM此外,神经网络和隐马尔可夫模型等机器学习技术也用来对图像的语义概念进行识别和检测. Town等[35]首先选择11类语义概念,然后将大量训练数据(分割区域的低层特征)输入神经网络分类器,从而建立图像低层特征和高层语义的联系;但该方法要求的训练数据量大、计算复杂度高.Li等[36]提出图像自动语义索引系统(automatic linguistic indexing of pict ures,AL IP),该系统使用一个二维多分辨率隐马尔可夫模型捕获给定语义类别的图像特征之间和内部的空间依赖关系,各个语义类别的模型是分别独立学习和存储的.标注方法是计算查询图像与各个语义类别之间的相似度,然后选择最相似的类别所包含的语义进行标注.之后,他们又提出了一个实时图像标注系统[37],它继承了AL IP的高级学习架构,且建模方法更简单,可以进行统计相似度的实时计算.作为第一个实时图像标注引擎,该系统对图像检索的实际应用有重大影响.基于分类的方法将各个语义类别(一个关键词或关键词集合)看作独立的概念,为每个语义类别建立各不相同的分类模型,检索准确率较高.这类方法存在2个问题:1)需要大量用于训练的图像样本,并要对样本进行细致的人工标注,这是一个繁杂枯燥的工作,而且容易出错;2)由于采用离线学习的方式,在学习和应用阶段训练集和概念是相对固定的.如果应用领域发生变化,就需要提供新的样本以保证分类器的效率.3.1.2 基于聚类的方法有监督学习存在输出变量指导学习过程,而无监督学习没有输出值,它的任务只是寻找如何将输入数据进行组织和聚类的方法.图像聚类是典型的无监督学习技术,它根据图像内容将库中图像(或图像区域)聚类到某些有意义的集合.图像聚类的原理是将图像集分组成为多个聚类,使得位于同一聚类内的图像相似度尽可能大,而位于不同聚类的图像的相似度尽可能小;然后利用统计方法为每个聚类加一个类标签,以获得各个图像聚类中的语义信息.图像聚类最常用的技术是传统的k2means聚类及其变形.Stan等[38]提出的语义标注系统由2个阶段构成:首先应用一个改进的k2means聚类算法在低层特征空间中寻找数据的自然模式,该算法使用非欧氏距离的度量公制,以适合人类感知的方式进行设计;然后使用统计学方法对各个聚类的差别进行测量,并由此产生从最重要低层特征到各个聚类使用最频繁的关键字之间的一系列映射规则.利用这些映射规则可以获取新加入数据库的未标注图像的语义内容.Bilenko等[39]提出一个由k2means算法派生的半监督聚类算法,利用少量的标注数据进行无监督学习.在该算法中集成了2种学习技术:1)基于约束条件的学习方法通过修改聚类目标函数指导聚类算法,使得训练数据能够以适当的方式分组;2)基于度量公制的学习方法为各个聚类学习自适应的度量公制,使得各个聚类更符合人类的感知概念.Jin等[40]将PC K2means(pair2wise const raint s k2 means)算法应用到图像的语义标注中.在学习阶段,使用PC K2means算法对图像的分割区域进行聚类;在标注阶段,使用贝叶斯方法计算赋予各个区域聚类的语义概念的后验概率.这样,对于一个新的图像可以选择最高后验概率的语义概念进行标注.Chen等[41]使用CLU E(CLUster2based rEtrieval of images)的方法来缩减语义鸿沟,尝试检索语义连贯的图像聚类.基于相似语义的图像倾向于分组到98018期李志欣等:图像检索中语义映射方法综述同一聚类中这个前提,CLU E使用NCut(normalized cut)聚类算法[42]将目标图像聚集到不同的语义聚类中,然后根据用户反馈调整相似度度量模型,并显示与用户查询最接近的图像聚类.这种方法对于流形数据的聚类取得了成功,但NCut聚类算法不能产生一个显式的映射函数.Zheng等[43]提出L PC (locality p reserving clustering)聚类算法,该算法具有非线性频谱聚类算法的数据表达特性,同时能够提供显式的映射函数.实验结果表明,L PC聚类算法具有与NCut聚类算法相当的精度,且计算效率更高.基于聚类的方法通常在语义映射的训练阶段使用图像聚类技术,对目标图像进行有意义的分组.该方法对于手工标注的训练集要求较低,训练数据和语义概念具有可扩展性.但是严格地说,单纯的图像聚类并不能为一个新的图像获取显式的语义标签,需要与其他技术结合使用来进行图像的自动语义标注,充分发挥其效率,并达到较高的检索精度.综上所述,图像分类和聚类的研究目的是从低层视觉特征提取图像的语义信息,辅助图像的存储和管理,优化图像索引策略,实现图像快速、有效的检索.3.2 关联图像和语义的建模许多研究者通过建立基于学习的关联模型来进行自动语义标注,利用现有的已标注好的图像数据集,使用机器学习技术学习图像的视觉特征和文本关键词的关联;然后将这种关联应用于未标注的图像来预测图像的语义信息,并实现图像的多模态检索.与图像分类方法为每个语义概念训练一个分类器不同,这类方法只学习一个关联模型并将该模型应用于所有的语义概念.最早的关联模型是Mori等[44]提出的共生模型,这个模型采用2个过程:一是将训练集中的每个图像按照统一大小的网格划分为固定大小的图像方块,这些图像方块继承了原图像的所有关键词;另一个是对这些图像方块用向量量化的方法进行聚类,然后根据聚类的图像方块中关键词出现的频度来标注某个图像方块的聚类.这个模型避免了复杂的图像分割过程,实现比较简单,但所得到的图像标注精度不高.于是,Duygulu和Barnard等[45246]提出一种机器翻译模型,用NCut聚类算法[42]将图像分割为任意形状的区域,这些区域大致对应于一个对象或对象的一部分;然后依据区域特征将图像区域聚类为量化区域,同时对标注关键词进行聚类.随之而来的一个自然的假设是:图像的量化区域和某个关键词聚类之间存在某种隐含的一一对应关系.借助机器翻译的概念,该模型将量化区域和关键词聚类看作是2种对等的“语言”,于是标注的过程可以看作是一个将图像量化区域翻译为关键词聚类的过程.该模型采用EM算法来估计区域和关键词的联合概率分布,一旦经过学习确定了模型参数,就可以用于标注新的图像.这类模型具有较高的标注精度,对后来的研究工作起到了很大的促进作用,其缺陷是图像分割的结果会对标注精度造成很大的影响,实施的难度较大.Blei等[47248]使用更复杂的CORR2LDA (correspondence latent Dirichlet allocation)模型为关键词和图像创建一个基于语言的关联.该模型首先使用Dirichlet分布产生一系列隐藏变量(潜在层面)用以关联文本模态和图像模态,则一幅图像可分解为一系列潜在层面的混合;然后在这些潜在层面中选择一个子集转换为若干基于LDA的混合模型,使用高斯分布为图像的区域特征建模,使用多项式分布为标注关键词建模,从而产生图像的语义标注.Monay等[49]随后提出概率潜在语义分析(p ro babilistic latent semantic analysis,PL SA)模型,该模型也将图像看作一系列潜在层面的混合,但与前面的模型不同的是,PL SA考虑了区域和关键词内在的关系,并不认为它们是相互独立的,而且将图像和文本视为2种不对等的模态,在学习过程中能针对它们的影响做出不同的变化.J eon等[50]提出的跨媒体相关模型(cross2media relevance model,CMRM)也采用分割区域表示图像,但与翻译模型不同的是,它并不认为图像的关键词和区域之间是一对一的对应关系,而是通过学习关键词和区域的联合概率分布为整幅图像标注若干关键词.Lavrenko等[51]随后提出类似的连续空间相关模型(continuous2space relevance model, CRM).CRM与CMRM有2点重要区别:1)CMRM 是一个离散模型,不能利用连续的特征,使用它进行标注需要对连续的特征进行量化得到离散的词汇表,而CRM可以对连续的特征建模;2)CMRM依赖对特征向量的聚类,标注质量对聚类错误非常敏感,需要预先选择聚类粒度,而CRM不依赖于特征向量的聚类且不受聚类粒度问题的困扰.Feng 等[52]在此基础上提出多贝努里相关模型(multiple Bernoulli relevance model,MBRM),该模型利用训练集计算关键词和图像特征的联合概率分布,使用0901计算机辅助设计与图形学学报 2008年。
基于语义分类的图像检索技术研究
基于语义分类的图像检索技术研究随着互联网技术的不断发展，越来越多的数据被上传至网络上，其中包括海量的图片资源。
如何快速、准确地检索到需要的图片成为了一个重要的问题。
传统的图像检索方法多基于关键字搜索，但是这种方法存在着无法准确表达用户需求的问题。
因此，基于语义分类的图像检索技术被提出来，并逐渐得到了广泛的应用。
一、什么是基于语义分类的图像检索技术基于语义分类的图像检索技术是指将图片分为多个语义类别，并在用户输入查询时，通过与语义类别匹配，找到最符合用户需求的图片。
这种技术需要在图片库中建立起完善的语义分类体系，并给每个图片打上相应的语义标签。
当用户输入查询时，系统会按照用户输入的语义进行匹配，并返回相关的图片。
二、基于语义分类的图像检索技术的研究现状随着深度学习技术的飞速发展，基于语义分类的图像检索技术也出现了许多新的进展。
目前研究比较深入的方法主要有以下几种:1.基于卷积神经网络的语义分类卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，其卓越的性能使其在图像分类、目标检测等领域得到广泛应用。
在基于语义分类的图像检索技术中，可以通过训练卷积神经网络来识别不同的语义特征，并将图片分为对应的语义类别。
2.基于生成对抗网络的语义分类生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是另一种比较常见的深度学习模型，其主要目的是通过训练两个模型（生成模型和判别模型）来实现样本生成或分类。
在基于语义分类的图像检索技术中，可以通过训练生成模型来生成对应的语义图片，并利用判别模型将其分为相应的类别。
三、基于语义分类的图像检索技术的应用基于语义分类的图像检索技术的应用非常广泛。
其中最为常见的应用包括:1.商品搜索在电商平台上，用户可以通过输入商品的语义特征来搜索相应的商品。
比如，用户可以输入“红色连衣裙”来搜索相关商品。
2.自然语言翻译在自然语言翻译中，可以通过将输入的句子转换成对应的语义特征，并在图片库中搜索相应的图片。
语义网技术在信息检索中的应用研究
语义网技术在信息检索中的应用研究随着互联网应用的不断普及和发展，信息爆炸式增长的现象也愈发明显。
在这个信息时代，如何快速有效地获取到所需的信息，成为了人们迫切需要解决的问题。
而这一问题在信息检索中表现得尤为突出。
传统信息检索采用的是关键词匹配思路，用户需要输入关键词进行检索。
但是这种方式存在很多弊端，例如：同义词、近义词、歧义词等都会影响检索结果的准确性。
因此，如何通过更先进的技术来解决这些问题，成为了信息检索领域亟待解决的难题。
随着语义技术日趋成熟，语义网技术在信息检索中也逐渐得到了广泛应用。
语义网技术是Web的一个扩展，旨在使Web上的数据具有可处理的意义和语义。
通过语义网技术，人们可以更准确、快速地找到所需的信息，进而提高检索效率和准确性。
语义网技术在信息检索中的应用主要有两个方面：一是构建语义信息库，二是基于语义搜索。
首先，构建语义信息库是语义网技术在信息检索中的核心应用之一。
传统的关键词匹配检索方式往往会忽略词语的语义信息，导致检索结果不够准确。
而通过构建语义信息库，可以将数据进行多维度的关联，从而更全面地表达信息。
例如，语义信息库中可以将相关概念、实体及其属性、关系等全部关联起来，同时还可以扩展同义词、近义词、反义词等方面的关联。
不过，相比于传统的信息库，语义信息库更加注重表达数据之间的语义关联，因此需要采用一些特定的技术方法来实现。
例如知识图谱就是一种以图形化的形式展示数据之间关系的语义信息库。
它采用了本体构建、知识抽取、数据融合等技术手段，能够将多个数据源中的数据链接起来，构建出具有表达能力和推理能力的语义信息库。
通过这种方式构建语义信息库，可以更加准确地表达数据，提高信息检索的效率和准确性。
其次，基于语义搜索也是语义网技术在信息检索中的重要应用之一。
基于语义搜索可根据用户的输入意图，将用户的查询意图与语义信息库中的数据进行匹配，进而返回最相似的结果。
相对于传统的基于关键词匹配的搜索，基于语义的搜索更加准确和智能。
语义搜索技术在图像搜索中的应用
语义搜索技术在图像搜索中的应用随着科技的不断发展，人们对于搜索引擎的依赖越来越高。
在图片搜索的领域中，语义搜索技术的应用为我们提供了更为高效和智能的搜索服务。
本文将探讨语义搜索技术在图像搜索中的应用，分析其现状、特点和未来发展趋势。
一、语义搜索技术的概念与特点首先，我们需要了解什么是语义搜索技术。
语义搜索技术是一种基于自然语言处理和语义学的搜索技术，能够理解用户的搜索意图并精准返回相关结果。
与传统的关键词搜索不同，语义搜索技术能够实现更为智能和准确的搜索。
语义搜索技术的特点主要包括以下几个方面：1. 精准的搜索结果：语义搜索技术基于自然语言处理和语义学，能够对搜索关键词进行智能分析，从而得出用户真正需要的结果。
2. 跨界搜索：传统的关键词搜索只能够搜索到具体的关键词，而语义搜索技术则能够跨越不同领域进行搜索。
3. 高效的搜索速度：由于语义搜索技术能够精准识别搜索意图，因此在巨量数据的情况下，搜索结果的返回速度更为高效。
二、语义搜索技术在图像搜索中的应用随着图片搜索领域的发展，人们对于图片搜索的要求也越来越高。
在这种情况下，语义搜索技术的应用为我们提供了更为高效和精准的搜索服务。
下面分别从图像识别和图像检索两个方面进行阐述。
1. 图像识别图像识别是指通过对图像进行智能分析，将图像中的目标对象进行精准识别。
语义搜索技术在图像识别方面的应用主要体现在以下几个方面：（1）自然语言引擎自然语言引擎主要是通过自然语言处理技术，将用户的搜索语言转化为计算机能够理解的语言。
这种技术可以将用户的搜索关键词转化为更加智能和准确的搜索语言，从而提高图像识别的精度和准确度。
（2）目标识别与分析基于语义搜索技术的图像识别技术不仅能够对图像进行目标识别，还能够对图像的特征进行深入分析。
通过分析图像的特征，我们可以更加准确地理解图像中的目标，并能够对图像进行更精准的匹配。
（3）多模态搜索多模态搜索指的是在搜索时同时考虑多种搜索条件。
智能信息处理技术在图像检索中的应用研究
智能信息处理技术在图像检索中的应用研究随着计算机科学和技术的不断发展，智能信息处理技术在图像检索中的应用也越来越普遍。
对于普通用户，图像检索可以帮助他们快速地找到所需的图片，而对于一些特定行业，如医疗、安保、工业等领域，使用智能信息处理技术在图像检索中的应用和研究则有着更加深刻的意义。
一、智能信息处理技术在图像检索中的应用智能信息处理技术是一种理解和分析图像的方法，其中包括人工智能、计算机视觉、图像处理和图像分析等技术。
智能信息处理技术在图像检索中的应用可以帮助用户快速地找到他们需要的图像，同时也能根据特定的需求和行业的要求，提供特定的服务。
例如，在医疗领域，智能信息处理技术可以帮助医生快速地对图像进行分析和诊断。
实时图像分析可以帮助医生更加快速地认识和理解病情，从而制定出更加准确的治疗方案和措施。
在安保领域，智能信息处理技术可以帮助安保人员识别出可疑的人员和行为，从而加强安全防范。
通过分析和对比图像，智能信息处理技术可以辨别人员身份和行为特征，快速反应和处理突发事件。
在工业领域，智能信息处理技术可以帮助企业进行检查和维护，从而提高安全和效率。
大数据分析和智能检测可以帮助企业发现生产线上潜在的问题，从而及时进行处理和维护。
二、智能信息处理技术在图像检索中的研究智能信息处理技术在图像检索中的研究主要涉及以下几个方面：1、图像检索算法的研究。
图像检索算法主要包括基于内容的图像检索和基于语义的图像检索。
基于内容的图像检索是指利用图像中的特征向量和距离进行相似度匹配的方法；基于语义的图像检索是指利用图像中的语义信息进行相似度匹配的方法。
近年来，基于深度学习的图像检索算法得到了广泛的研究和应用。
2、特定行业的应用研究。
不同行业对图像检索的需求不同，因此在应用研究上也存在差异。
如在医疗领域，应用研究主要关注影像分析和诊断；在安保领域，应用研究主要关注行为分析和识别技术；在工业领域，应用研究主要关注生产过程中的监控和维护等方面。
跨媒体检索技术在图像识别中的应用研究
跨媒体检索技术在图像识别中的应用研究摘要:随着人工智能和大数据技术的快速发展，图像识别技术越来越成熟。
在这个过程中，跨媒体检索技术的应用为图像识别带来了新的突破。
本文主要探讨了跨媒体检索技术在图像识别中的应用及其研究进展。
引言:图像识别技术是指通过计算机对图像进行识别和分类的技术。
它的应用广泛涉及到计算机视觉、模式识别等多个领域。
然而，传统的图像识别技术往往只能对图像本身进行分析，无法对其内容进行深入理解。
跨媒体检索技术是一种能够通过不同媒体信息（如文本、图像、音频等）之间的相互关联，实现信息的快速检索和推荐的技术。
通过跨媒体检索技术，可以将多种媒体数据进行有效整合，提高信息的检索和利用效率。
在图像识别领域，跨媒体检索技术可以帮助系统更好地理解图像的内容，提高图像识别的准确度和实用性。
一、跨媒体检索技术在图像识别中的应用1. 图像与文本的关联跨媒体检索技术可以帮助系统将图像与对应的文本进行关联。
通过将图像与文本进行匹配，可以更准确地理解图像的内容和语义。
例如，在图像识别中，可以利用跨媒体检索技术将图像与相应的标签或描述进行关联，从而提高图像的识别准确度。
2. 跨媒体检索的标注和注释跨媒体检索技术可以帮助系统对图像进行标注和注释。
通过跨媒体检索技术，可以将图像中的特定对象或场景进行标注，从而为图像的识别提供更多的信息。
例如，在图像识别中，可以利用跨媒体检索技术对图像中的人物、物体等进行标注，从而提高图像的识别准确度。
3. 多模态信息融合跨媒体检索技术可以帮助系统将多模态信息进行融合。
通过将图像与其他媒体信息（如音频、文本等）进行融合，可以更全面地理解图像的内容。
例如，在图像识别中，可以利用跨媒体检索技术将图像与对应的音频或文本进行融合，从而提高图像的识别准确度。
二、跨媒体检索技术在图像识别中的研究进展1. 深度学习在跨媒体检索中的应用深度学习是一种通过模拟人脑神经网络的方式进行模式识别和图像处理的技术。
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第 ２ ９卷第Leabharlann ４期 ２００７年 ８月 铁
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应用对象语义进行图像检索的新方法
贾振超 ， 赵 耀 ， 朱振 峰
（ 京 交 通 大 学 信 息 科 学 研 究 所 ， 京 １０ ４） 北 北 ０ ０ ４
摘
要 ：为 了降 低 图像 高 层语 义 与 低 层 视 觉 特 征 之 间 的语 义差 异 ， 文 以 对 象描 述 模 型为 基 础 ， 出利 用 机 器 转 本 提
换模 型获 取 图 像 高层 语 义 的方 法 。本 方 法 首 先利 用 图像 分 割 技 术 对 图像 进 行 分 割 ， 后 利 用 机 器学 习 的方 法 ， 然 得
到训 练 样 本 集 中 高 层语 义 与 分 割 后 低 层 视觉 特征 之 间 的先 验 概 率 关 系 ； 查 询 的 过 程 中 ， 用 得 到 的 先 验 概 率 模 在 利 型计 算 与 高 层 语 义 所对 应 的最 大 概 率 视 觉 低 层 特 征 ， 后 利 用该 低 层 特 征 进 行 检 索 ， 到缩 短 高 层 语 义 与 低 层 特 最 达 征 之 间 的语 义 差 异 的 目的 。在 一 个 拥 有 ５ ０ ０ ０幅 图像 的 图像 库 上 所 做 的测 试 结 果 表 明 了该 方 法 的 有 效 性 和 可 行 性 ， 时 该方 法 也 为 解 决 图 像 高 层语 义 与 视 觉 低 层 特 征 之 间语 义 的矛 盾 开 扩 了思 路 。 同 关键 词 ： 于 内容 的 图像 检 索 ； 像 语 义 ； 器 学 习 基 图 机