一种结合语义特征和视觉特征的图像检索方法
一种基于语义网络的图像检索方法
等技术 与传统数 据库 技 术结 合 ， 建立 高效 的 图像 检索机制 ， 是对传统 检索技术 的重 大挑 战。 传统 图像检 索使 用 文本方法 。首先人工 地用关
检索 系统 。以 上 系统 的共 同特 点 都是 基 于 图像
底层特征 的检索 ， 即对 颜色 、 理 、 间和形状 等 特 纹 空
征 的分析 。
２ １ 颜 色特征分 析 ．
在基 于 内容 的图像 检索 方法 中 ， 图像 直接 根据
它们 的 可 视 化 内 容 （ 色 ， 理 和 形 状 等 ） 检 颜 纹 来 索 … 。典 型的 基 于 内容 的检 索 系统 由三 个 部 分组 成 ： 征提取 ， 特 特征索 引与检 索 引擎 。特征 提取组件 从数据 库 图像 中抽 取 可 视化 信 息 ， 特征 索 引组 件组
维普资讯
第 ３期
２０ ０Ｎｏ ３ ．
ＭＩ ＣＲ０Ｐ Ｒ０ＣＥ Ｓ Ｓ ０ＲＳ
Ｊｎ ２０ ｕ ．．０ ８
一
种基 于语 义 网络 的图像 检索 方法
胡迎 松 ， 张海 龙
（ 中科技大 学计算机 学院， 华 武汉 ４ ０ ７ ） ３０ ４
ｒｔ ｅ ａ ｅ ｈ ｏｏ ｙ， ｕ ｈ ｓ ｏ ｏ ，ｓ ａ ｅ ｎｄ ｐ ｔ ｌ ｎ ｌｓｓ ｅｒ ｖ ｌｔｃ ｎ ｌｇ ｓ ｃ ａ ｃ ｌｒ ｈ ｐ ａ ｓ ａｉ ａ ａｙ ｉ．Ｈｏ ｖ ｒ ｉ ａ ｎ ｔ ｘ ｒ ｓ ｔｅ ｉｈ ｒ ｉ ａ ｗｅ ｅ ， ｔ ｎ ｏ ｅ ｐ ｅ ｓ ｈ ｈ ｇ ｅ ｃ
基于特征融合的图像检索方法解析
— １３８ —
2019 年第 15 期
信息与电脑 China Computer & Communication
数据库技术
图像内容，在全面验证分析后打造完善索引。第二，基于内 容的图像检索本质上是一种匹配技术形式，整个数据库中需 要利用模式识别方式，分类处理图像库中的不同图像特征， 与常规数据库检索操作方法明显不同。第三，特征提取和索 引能够依托计算机系统完成一系列操作，在一定程度上减少 了人工操作的主观随意性，提升了检索效率。第四，整个操 作过程是一个逐渐接近反馈的过程。基于内容的检索系统中， 图像检索体现出较强的交互能力和系统功能，能够让用户全 面参与整个检索操作流程。
Key words: feature fusion; image retrieval; euclidean dist三个重要分支，分别是 基于文本的图像检索、基于内容的图像检索、基于语义的图 像检索。其中，基于文本的图像检索操作深受文本表达能力 的限制，图像检索结果易出现歧义；基于语义的图像检索是 以视觉特征为主的检索形式，检索操作复杂，推广性不高； 基于内容的图像检索能够弥补以上检索局限，是当前图像检 索的主要形式。基于特征融合的图像检索是内容检索的一种 重要表达形式，具体表现在颜色、纹理和形状的基本图像特 征表达，以此为基本依据开展一系列检索操作。为此，文章 结合实际基于特征融合的图像检索问题进行探究。
３ 基于特征融合的图像检索方法
3.1 借助颜色特点进行检索操作
3.1.1 基本颜色模型选取 颜色是图像内容的基本构成要素，图像检索时选择一个
(Nanchang Institute of Technology, Nanchang Jiangxi 330044, China)
Abstract: How to improve the accuracy of content-based image retrieval in the new era has become a problem that needs to be considered and solved in the field of image retrieval. The key to improve the accuracy of content-based image retrieval is to quantify and process the color image, extract the texture features of the image using color co-occurrence matrix, calculate the Euclidean distance between the images, and retrieve the image using weighted color and texture features to meet the user's needs. Therefore, the image retrieval based on feature fusion is taken as the basic research object, and the problems faced by the application of image retrieval method based on feature fusion and the optimization countermeasures are analyzed in order to improve the accuracy of image retrieval.
一种基于内容的图像检索方法
第 ｌ 第 ３期 ７卷 ２００２年 ８月
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版
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Ｖ １１ ｏ．７
Ｎ ． ｏ３
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证 明 ， 方 法 取 得 较 佳 的效 果 ． 该
关 键 词 ： 特征提取 ； 匹配度 ； 图像检索
中图 分 类号 ：ｉ３７４ Ｔ＇１． Ｃ
文 献标 识码 ： Ｂ
文 章编 号 ： ０．１ （０２０— １． １ ６ ４ ２０）３ ００ ３ ０ ７０ ０ ０
Ａ ｎ ｅ － ｓ ｄ Ｉ ａ ｅ Ｓ ａ ｃ ｅ ｈｏ Ｃｏ ｔ ｎｔｂａ ｅ ｍ ｇ ｅ ｒ ｈ Ｍ ｔ ｄ
ｄ ￣ｅ ｅ ｅ
随 着计 算 机 、 图像处 理 和数 据 库技 术 的发 展 ， 从 多媒 体 数据 库 中进行 图像检 索 成 为人们 研 究 的一 个 热点 ． 图像 检 索可 以在 军 事 、 司法 部 门 、 理 信 息 系 地
统 和遥 感 系统 、 医学 等领 域 发挥 重 要作 用 ． 如通 过 扫
ｂ ｂ ａｎ ｄ ｂ ｓｎ ｈ ｔ ｏ ｒｖ ｄ ｂ ｘ ｒｅ ｃ ｅ ｏ ｔ ｉｅ ｙ ｕ ｉ ｇ ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｐ ｏ ｅ ｙ ｅ ｐｅｉｎ ｅ．
Ｋｅ ｒ ｓ￣ ｘｒ ｃｉｎ ｏ ｍａ ｅ’ ｈ ｒ ｃｅ ； ｅ ｔ ｒｑ ａ ｔｆ ａ ｉｎ ｏ ｍａ ｅ’ ｈ ｒ ｃｅ ； ｏ ｕ ａｉｎ ｏ ｔ ｈ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｔａ ｔ ｆｉ ｇ ｏ Ｓ ｃ ａ ｔｒ ｖ ｃｏ ｕ ｎ ｉ ｃ ｔ ｆｉ ｇ Ｓ ｃ ａ ｔｒ ｃ ｍｐ ｔｔｏ ｆ ｍａｃ ａ ｉ ｏ ａ
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。
基于潜在语义分析和相关反馈的图像检索方法
ｒ ｌｖ ｎ ｅ￣ｅ ｂ ｃ ．Ｉ ｈ ｍａ ｅ ｒ ｔ ｅ ａ ｓ ｓｅ ． ｉ ａ ｓ ｔ ｔ ｓａ ｅ ｃ ｐ ｕ ｅ ｎ ｖ ｃ ｏ ｏ ｍ ｓ ｇ ｃ ｌ ｒｈ ｓ ｇ ａ ｅｅ ａ ｃ ｄ ａ ｋ ｎ ｔ ｅ ｉ ｇ ｅｒ ｖ ｌ ｙ ｔｍ ｖ ｓ ｌ ｔ ｉ ｉ ｒ ａ ｔ ｒ ｄ ｉ ｅ ｔ ｒ ｆ ｒ ｕ ｉ ｏ ｏ ｉ ｏ ｒ ｍ ｉ ｕ ａ ｓｃ ｎ ｔ ｉ Ｖ ｏ ｏ ｐ ｃ ． ｅ ＣＢＩ ｓ ｓｅ ｔ ｋ ｓａ ｖ ｎ ａ ｅ ０ ｅ ｒ ｌｖ ｎ ｅ ￣ｅ ｂ ｃ ｐ ｒ ａ ｈ ｔ ｍａ ｅ ｒ ｔ ｅ ａ ａ ｄ ｎ ＨＳ ｃ ｌ ｒｓ ａ ｅ Ｔｈ Ｒ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｄ ａ ｔｇ ｆｔ ｅ ｅ ａ ｃ ｈ ｄ ａ ｋ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｉ ｇ ｅｒ ｖ ｌ ｎ ｉ
２＇ ０ １年 ４月 繁 ４期
电 子 测 试
Ｅ Ｅ ＲＯＮＩ ＥＳＴ Ｌ ｃＴ Ｃ Ｔ
Ａｐｒ２０１ ． １ Ｎｏ． ４
一种基于自学习的动态语义网络的图像检索方法
随着 多媒体 技术 和 因特 网 的飞速发 展 ， 各种 多媒 体信息 大 量涌 现．如 何从 大 量信 息 中快 速有 效地 检索 到所 需信 息 ，已成 为多媒体 技术 研究 的重要 课题 ．图像信 息 的检 索成 为 多媒 体 检 索研 究 的热 点．高 效 的 图 像检 索技术 获得 了大量 的研究 兴趣 ｕ ．将 数字 图像处 理 、计算 机视 觉 、 式识 别 、人工 智 能等 技术 与传 统 模
数据库 技术 结合 ， 建立 高效 的 图像 检索 机制 ， 是对 传统 检索 技术 的重大 挑战 ． ］ 近 年来 ，图像 数据库 大小 和可 用性不 断增 长 ，大多研 究 员研 究 图像 检 索 和注 释 的不 同模 型 ，试 图将 真 正 语义 纬度合并 到基 于 内容 的视 觉 图像 检 索里 ］ ．在 这 种 方法 里 ，图像 可 以用 关 键 词 匹配 检索 或 根 据视 觉 内容半 自动地 配 比检索¨ ．它提 供 了一 些 方法 用 于执 行 交互 式 的 长期 学 习 过程 ．这些 方 法基 于 用 户半 自动 反馈 ， 加 了在 相关 的图像 和关键 词询 问之 间 的关 联权 重 ， 少 了不 相关 的图像 和 查询 之 间 的链 接 增 减
权重．其外 还提 出 了一 些类 似 的方 法用 于半 自动 图像注 释 。．但 是 ， 断增大 的 图像 数 据库 ，自动 语义 传 。 Ｊ 不
播 的高误 差率 ，以及 同义 概念 的相 关 问题 是这个 领域 中值 得考 虑 的问题口 ” ．而且 大多 图像 检索 系 统是使 ］ 用 交互方 式来支 持概 念性检 索和半 自动图像 注释．手 工 图像 注 释费 力 和费 时 ，完 全 自动 的 图像 注 释技 术仅 使用 图像 间的低水 平特 征 的相似性 从 附注 的图像扩 展 到对未 贴 标签 的 图像 ．在这 种情 况 下 ，由于 图像 的 ］ 低水平 视觉 特征不 足 以展 现 图像 内容 ， 且 图像 内容 的复杂性 对 用户 来 说很 难 准确 描写 ，因此 检 索 的准确 并
一种基于视觉单词的图像检索方法
内容 的 图像 检 索 （ ＢＲ，ｏｔｎ—ａｅ ｍ ｇ ｅ ｅａ） Ｃ Ｉ ｃｎｅｔ ｓｄｉａｅｒｔ ｖ１ ｂ ｉ ｒ 技术成 为 了近 年来 图像 检 索技术 的研 究热 点 ¨ 。基 于 内容 的图像检 索 主要 通 过 图像 的低 层 视觉 特 征 （ 颜 色 、 理 、 状 ） 行 图像 表 示 和 匹 配 ， 面 临 的主 纹 形 进 其 要 问题是 图像低 层 特征 和 图像 高 层 语义 存 在着 “ 义 语 鸿沟 ” ｓｍａｔ ａ ） 为 了克 服语 义鸿 沟 ， 们 进 行 （ｅ ｎｉ ｇｐ 。 ｃ 人 了诸 多方 面 的研 究 ， 致力 于建 立 一种 有 效 的从 图像 低 层视 觉特 征到 高层语 义 的映射模 式 。这方 面 的研 究虽 然取 得 了一 定 的成果 ， 由 于映 射模 式 的建 立是 相 当 但 复杂 的 ， 以说 目前 仍 然 没有 一 种 全 面并 且 有效 的语 可
图像检索技术综述
目前基于内容图像检索技术已经取得 了不少的成就， 了不少的成就，一些著名的图像检索系统 相继被推出， IBM的 系统， 相继被推出，有IBM的 QBIC 系统，哥伦比 Visual-SEEK，MIT多媒体实 亚大学开发的 Visual-SEEK，MIT多媒体实 Photo-Book， Berkeley开 验室开发的 Photo-Book，U C Berkeley开 系统等。 发的 Chabot 系统等。
早期的TBIR： 早期的TBIR： TBIR 手工对图像进行注释，工作量相当大， 手工对图像进行注释，工作量相当大， 不可避免地会带来主观性和不精确性 Internet环境下的TBIR： Internet环境下的TBIR： 环境下的TBIR 网页信息的自动采集和标引技术 索引方式： 索引方式：全文索引用的都是TBIR TBIR技 图像检索服务，它们采用的都是TBIR技 术．
CBIR系统向用户提供的查询方式 CBIR系统向用户提供的查询方式 示例查询就是由用户提交一个或几个例 子图像， 子图像，然后由系统检索出特征与之相似 的图像．这里的“相似” 的图像．这里的“相似”，指的是上述的 颜色、 颜色、纹理和形状等几个视觉特征上的相 似。 草图查询：用户可以简单地画一幅草图， 草图查询：用户可以简单地画一幅草图， 由系统检索出视觉特征上与之相似的图像。 由系统检索出视觉特征上与之相似的图像。
基于知识的图像检索 将人工智能领域的基于知识的处理方 法引入到图像处理领域，通过对图像理解、 法引入到图像处理领域，通过对图像理解、 知识表达、机器学习， 知识表达、机器学习，并结合专家和用户 的先验知识， 的先验知识，建立图像知识库实现对图像 数据库的智能检索。 数据库的智能检索。主要涉及到自然语言 理解、专家系统、 理解、专家系统、知识表达和机器学习等 人工智能的主要研究领域。 人工智能的主要研究领域。
基于语义的图像检索技术研究
基于语义的图像检索技术研究I. 引言图像检索是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在实现通过输入图像来搜索和检索数据库中相关图像的目标。
传统的图像检索方法通常采用基于颜色、纹理和形状等低级特征的方式，例如基于内容的图像检索（CBIR）。
然而，这些方法往往无法捕捉到图像中的语义信息，导致检索结果不准确。
基于语义的图像检索技术旨在通过深入理解图像的语义含义来提高检索的准确性和效果。
II. 语义特征提取由于传统的低级特征无法表达图像的语义信息，因此需要利用深度学习等方法来提取图像的语义特征。
常用的方法包括使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型，例如VGGNet、ResNet和Inception等，从图像中提取特征向量表达图像的语义信息。
这些特征向量可以更好地反映图像中的语义信息，从而提高图像检索的准确性。
III. 语义相似度计算在基于语义的图像检索中，需要计算图像之间的语义相似度。
常用的方法是基于特征向量的余弦相似度计算，通过计算特征向量之间的夹角来衡量图像之间的相似程度。
另外，还可以使用基于深度学习的方法，例如使用自编码器或生成对抗网络（GAN）来学习图像的表征并计算相似度。
这些方法可以更加准确地捕捉图像之间的语义相似性。
IV. 语义扩展和映射由于语义信息在图像中的表达是模糊的，可能存在多种解释和理解。
为了提高图像检索的效果，需要进行语义扩展和映射。
语义扩展指的是基于已有语义信息，通过使用同义词、上下位词等方式来丰富图像的语义信息。
语义映射则是通过将图像的语义信息映射到更高层次的语义概念中，以便更好地匹配用户的查询意图。
这些方法可以提高图像检索的覆盖范围和准确性。
V. 应用案例基于语义的图像检索技术在很多领域都有广泛的应用。
例如在电子商务中，可以使用该技术来实现商品搜索和推荐，用户可以直接上传一张商品的照片，系统即可返回相关商品。
此外，在医学影像分析中，基于语义的图像检索可以辅助医生快速检索相关疾病的病例，提高诊断效率。
一种基于多特征融合的彩色图像检索方法
量值 ； 通过 两特征融合的方法取得 图像 检索中关键图和检 索图之 间的相似度值 ， 使得检 索取得更好的效果 。实验表 明 ， 在 查准率和查全率性能上 ， 方法优 于以单一特征的图像检 索方法。 本
关键词 ： 图像检 索 ； Ｖ直方 图；Ｂ ； ＨＳ Ｌ Ｐ 相似度度量 ； 特征融合
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标识码： Ａ
（） ４
其中 Ａ为引入颜色相似矩阵 ， 它的引人能够在检 索中考 虑到颜色相似但不相同的图像之 间的检 索情
况；
（） ５输出相似度量数值 Ｈ Ｘ Ｙ 。 （ ，）
Ｖ —— —！— — Ｊ — — 一 ＝ｉ： —±—墨ｇＱ—— ２ ：—— — Ｑ — Ｊ— — — — ： —±： — — ２— — —
化 的检 索界 面和用 户进 行频 繁 的交互 ，大大 的 提高 了
检索到用户所需 的信息 图像 ，成为了 目 前人们研究的 热点 。 基于 内容的图像检索［ 术是从代表 图像本身 的 １ ］ 技 内容人手来检索数据库 中与 目标 图像近似的图像 ， 即
以图像视觉特征或草图作为系统检索依据 ， 重点在于 颜色 、 理、 纹 形状 、 间关 系 等视 觉特 征模 型 的构造 。 空 基
Ａ ｅ ｈｏ ｆＣｏ ｏ ｍ ａ ｅＲｅ ｒ ｅ ａ ｓ ｄ ｏ Ｆｅ ｔ ｅ Ｆｕ ｉ ｎ Ｍ ｔ ｄ ｏ ｌ ｒＩ ｇ ｔ ｉ ｖ ｌ Ｂａ ｅ ｎ ａ ｕｒ ｓｏ
ＤＡＩ Ｗ ｅ ｎ－ｈｕ ｉ
（ｕｈ ｕＩｓｔｔ ｆ ｒｄ Ｓ ｚｏ ｎｔｕｅ Ｔ ａｅ＆Ｃｏ ｉ ｏ ｍｍｅｃ， ｐｒ ｎ ｆｎｏｍａｏ Ｓ ｚｏ １ ０９。 ｉａ ｒｅＤｅａ ｍｅ ｔ Ｉｆｒ ｔ ｎ，ｕ ｈ ｕ２ ５０ Ｃｈｎ ） ｔ ｏ ｉ
一种基于语义特征的快速人脸检索方法
摘
要： 运 用数 字 图像 处理技 术 、 人 脸模 式识 别技 术 与传 统 的数 据库 检 索技 术 ， 融 合基 于文 本 的 图像检
索和基 于 内容 的 图像检 索 两者技 术优 势为一 体 ， 避 开 了在 图像 之 间进行 的繁 琐 匹配 处理过 程 ； 以２ ０ ０人 为待 测样本进 行检 索实验 ， 正确检 索 出来 的为 １ ５ ５人 ， 完全 匹配 的为 １ ２ ５人 ， 系统 的识 别 率为 ７ ５ ． ５ ５ ％， 平 均检 索
２ １ 世纪是信息技术 、 网络技术的时代 。身份的数字化和隐蔽化是网络信息化时代的一大特征… 。如何 快速准确鉴定一个人 的身份、 保护信息安全 ， 是 当今社会必须解决的关键性问题 。研究表明 ， 人体 的生物特 征如指纹、 人脸 、 虹膜等具有唯一性 、 稳定性和不易复制性等特点 ， 因而基 于这些特征的多种识别身份手段 应运而生， 如指纹识别 、 人脸识别和虹膜识别等。在这些手段 中， 人脸识别 由于其主动性、 普遍性 、 非侵犯 性、 方便性 、 用户友好 、 非接触 式识别等优点备受人们关注 。它可 以广泛应用于公安部 门的犯人档案管 理、 犯人辨认查找、 刑侦破案 ； 公共安全领域 的智能 门禁、 智能视频监控 ； 经济领域的各类银行卡、 信用卡的 持卡人身份验证 ； 还可以应用于安全验证 系统 、 医学、 档案管理、 视频会议 、 人机交互 系统、 证件核对 、 乃至 出 纳等多种场合 ， 具有重要 的实用价值 ｌ ４ 。
第３ １ 卷 第 ２期
Ｖｏ ｌ ＿ ３ｌ ＮＯ． ２
重庆工商大学学报 （ 自然科学版）
Ｊ Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｕ ｎ ｉ ｖ ． （ Ｎ ａ ｔ Ｓ ｃ ｉ Ｅ ｄ ）
基于场景语义的图像检索新方法
基于场景语义的图像检索新方法李大湘;彭进业;卜起荣【摘要】针对图像的场景语义检索问题,提出一种基于多示例学习(multi-instance learning,MIL)的新方法.首先,该方法将图像当作多示例包,再根据图像的颜色复杂度,设计了自适应JESG图像分割方法,对图像进行自动分割,并提取每个分割区域的颜色-纹理特征,当作包中的示例,将图像检索问题转化成多示例学习问题;然后,利用改进的推土机距离(earth mover distance,EMD)来度量不同多示例包(图像)之间的整体相似度,设计了一种新的惰性MIL算法,用于场景图像检索.基于COREL图像库的对比实验结果表明,设计的示例构造方法与MIL算法都是有效的,且检索精度优于其他同类方法.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2010(032)005【总页数】5页(P1060-1064)【关键词】图像检索;图像分割;多示例学习;场景语义【作者】李大湘;彭进业;卜起荣【作者单位】西北大学信息科学与技术学院,陕西,西安,710069;西北大学信息科学与技术学院,陕西,西安,710069;西北工业大学电子信息学院,陕西,西安,710072;西北大学信息科学与技术学院,陕西,西安,710069【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着图像数量的剧增,仅凭人工从海量的图像库中检索感兴趣图像,将不切实际,因此利用图像的颜色、纹理和形状等底层视觉特征的CBIR方法得到迅速发展[1]。
然而,人在判断两幅图像的相似性时,往往并不完全依赖“视觉相似”,而是“语义相似”,即是不是包含相同的主要目标对象或场景类型。
为了克服“语义鸿沟”问题,很多基于高层语义的图像检索方法被提出,并取得了各种不同的检索效果[2]。
场景语义往往由一个或多个区域语义组合而成,例如:Beach场景,一般都包含Sky、Sea与Sands等主要区域。
如果将图像当作包(bag)(即场景语义),分割区域的底层视觉特征,当作包中的示例(instance)(即区域语义)。
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。
2011年第24卷总目次
ＸＭＬ序 列 化 机 制 在 客 户关 系 管理 中 的应 用
吴莹莹 张 永 梅 （ ８ ６）
… … … … … … … … … … … … … … … … … …
刘建芳
夏栋 梁 （ １ ３）
一
种 改 进 的边 缘 检 测 算 法 … …… … … … … … 李 静 乐
第 ２ ４卷
电 脑 开 发 与 应 用
２１ ０ 第 ２ １年 ４卷 总 目次
第 １期
一
种 遥 感 图 像 的 配 准 方 法 … … … … …… …… … … … … 曹玲 玲 （０ １）
软件基 因概念框架、 内涵及特征研究 …………………… 张
基 于 遗 传 算 法 的 深 度 图 像 配 准 方 法研 究 …… 宋晓卿
何文全 （） ５
苏 良碧 （） ７ 安 建 成 （３ １）
种基 于 Ｅ ｃｌ ｘ ｅ 的潮位曲线快速插值算法研究
… … … … … … … … … … … … … …
杨晓奇
雷
坤
秦 品 乐 （ ） １ ０
对 云 计 算 技 术 及 应用 的研 究
… …… … … … … … …… … 胡 云 （ ２ １）
基 于 Ｗｅ ｂ的 网络 考 试 系 统设 计 与实 现 … … … … … … … 郭 冬 梅 （５ ６） 校 园网 的 网 络 层 优 化研 究 … … … …… … … … 肖辉 辉 段 艳 明 （７ ６）
基 于 Ｋ— ａ ｓ 法 改 进 的 Ｓ ｍｅ ｎ 算 ＯＭ 神 经 网络 调 制 识 别 分类 器
基 于 Ｗｅ ｂ服 务 的 校 园 信 息集 成 应 用 与实 现 … … … … … 熊 松 泉 （５ ２） Ａｐｉｒ算 法 在 高 血 压 病 人 电 子 处方 中 的应 用 ｒ ｉ ｏ
结合视觉语义的乳腺X线图像检索
则化 ；设 计结合视觉语义和底层特征 的相似度度 量准则。在乳腺 ｘ线分块图像 数据库上 的实验 结果表 明，该算法 能够有效
Ｍａ ｍｍｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ
Ｗ Ｕ Ｍｅ ｎ ｇ — ｌ ｉ ｎ ，ＣＨＥＮ Ｑｉ ａ ｎ ｇ ，Ｓ ＵＮ Ｑｕ ａ ｎ － ｓ ｅ ｎ
（ １ ．Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ １ ８ １ ６ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
２ ０ １ ３ 年 ９月 第３ ４卷 第 ９期
计 算机 工程 与设 计
ＣＯＭ ＰＵＴＥＲ ＥＮＧＩ ＮＥ ＥＲＩ ＮＧ ＡＮＤ ＤＥ Ｓ Ｉ ＧＮ
Hale Waihona Puke Ｓ ｅ ｐ ｔ ．２ ０ １ ３
Ｖｏ １ ． ３ ４ Ｎｏ ． ９
结 合 视 觉 语 义 的乳 腺 Ｘ线 图像 检 索
吴 梦麟 ，陈 强。 ， 孙 权 森
提取 图像 的视 觉语义 ，性能优 于基 于单 一底层特征 的检 索算法 。 关键词 ：乳腺 Ｘ线图像 ；基 于 内容的 图像检 索；视 觉语 义；图半监督 学习 ；相似度 度量
midas调束的方法
midas调束的方法Midas调束的方法是一种用于实现视觉目标检测和语义分割的计算机视觉算法。
该方法基于深度学习技术，通过将图像输入到神经网络中，自动学习并预测图像中物体的位置和类别，从而实现目标检测。
同时，Midas调束的方法还可以将图像中的每个像素分配到语义类别中，实现语义分割。
Midas调束的方法的核心思想是将目标检测和语义分割问题转化为像素级的回归问题。
具体而言，该方法首先使用一个深度神经网络从图像中提取特征。
然后，通过将特征图与预测层相连接，将提取的特征与目标检测或语义分割任务相关的特征进行融合。
最后，通过对特征进行调束，即通过权重的约束来限制特征的输出范围，从而实现目标检测和语义分割。
Midas调束的方法具有以下优点：1. 高效性：Midas调束的方法采用了深度学习技术，能够自动学习并预测图像中的目标位置和类别。
相比传统的图像处理方法，Midas调束的方法具有更高的准确率和处理速度。
2. 端到端的训练：Midas调束的方法可以直接从原始图像数据中学习特征，并进行目标检测和语义分割。
这意味着不需要手工提取特征，可以直接从原始数据中学习到更具有区分度的特征。
3. 鲁棒性：Midas调束的方法可以自动学习并适应不同的图像场景和光照条件。
通过对特征进行调束，可以限制特征的输出范围，从而提高算法的鲁棒性和泛化能力。
4. 可解释性：Midas调束的方法可以提供每个像素点的语义类别和置信度，从而可以解释算法的预测结果。
这对于一些对模型结果解释要求较高的应用场景非常重要。
5. 可扩展性：Midas调束的方法可以通过增加网络的深度和宽度来增加模型的容量，从而进一步提高算法的性能。
同时，由于Midas 调束的方法采用了端到端的训练策略，可以方便地将其应用到其他视觉任务中。
Midas调束的方法是一种基于深度学习的视觉目标检测和语义分割算法，具有高效性、端到端的训练、鲁棒性、可解释性和可扩展性等优点。
该方法的应用范围广泛，可以广泛应用于计算机视觉领域的各种任务，如智能驾驶、机器人导航、图像检索等。
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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
一
个语 义 网络 ［ ］ ３ 。由于该检 索 系统是 试验 系统 ， “ 图像
数据 库 的规 模 不大 ， 因此 我 们 采用 手 工 标 注 的方式 来
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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
一
种 结 合 语 义 特 征 和 视 觉 特 征 的 图 像 检 索 方 法
ｏ ｅ ａ ｉ ｎｄ Ｖｉ ｕ ｌＦｅ ｔ ｒ ｓ ｆ Ｓ ｍ ｎｔｃ ａ ｓ ａ ａ ｕ ｅ
杨 树 极
Ａｎ Ｉ ａ ｅ Ｒｅ ｒ ｅ ａ ｍ ｇ ｔ ｉ ｖ ｌＡｐｐ ｏ ｃ ａ ｅ ｎ ｔ ｍ ｂ ｎａ ｉ ｎ ｒ ａ ｈ ｂ ｓ ｄ Ｏ ｈｅ Ｃｏ ｉ ｔｏ
（ 中北 大 学电子 与计算机 科 学技 术 学院 太原 ０ ０ ５ ） ３ ０ １ 【 摘 要】为 了解决传 统 的 Ｃ Ｉ 系统 中存 在 的 “ 义 鸿沟” 问题 ，提 出一 种结合 语义特 征 和视 觉特征 的图像 检 ＢＲ 语
在 Ｌ Ｉ 义 空 间 中将 图 像 的 文本 特征 信 息 表 示成 低 Ｓ 语 维 向量 的形式 ， 向量包 含 了 图像 的语 义信 息 ， 该 同时 提 取每 幅 图像 的 视 觉 特 征 （ 局 颜 色 直 方 图） 然 后 将 全 ， Ｌ Ｉ向量 和视 觉特 征 向量 结 合 成 一 个统 一 的 向量 ， Ｓ 利
进 行 图像标 注 。数据库 中的每 幅图像 都可 以用不 同 的
关 键词 和权 重 （ 个关键 词在 该类 图像 中 出现 的频 率） 某
语义 索引 （ Ｓ ） ］并 结合 了已经在 全文 本搜 索 中应 用 Ｌ Ｉ［ ， ２ 多年的正规化技术 以及术语权 重技术 以提高检 索效 率 。 本 文首 先对 图 像数 据 库 中 的 图像进 行语 义 标 注 ，
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 （ Ｓ ）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 ＬＩ 与 图像 在 向量空 间 中的语 义统 计特征 相 结合 的方 法，将 图像底 层视 觉特 征赋 予更 高层 次 的意义 ，有效地 改善 了
加 以描 述 。语 义 简单 的图像 ， 以用 较少 的关 键 词 描 可 述 ； 之 ， 义复 杂的 图像 ， 用多 个关键 词进行 描述 。 反 语 则 关 键词 的权 重则体 现 了该 词对 图像语 义 描述 的准确程 度， 权重 越大 ， 该关键 词越 能清 晰地描 述该 图像 。 根 据我 们 构造 的语 义 网络 ， 以计 算 出一 个关 键 可
基 于 内容 的图像 检 索系统 的性 能 。
【 关键词】 基 于 内容 ， 图像检 索 ，图像 语 义 ，潜在 语 义 索引
中 图分 类 号 ：Ｔ ３ １ ３ Ｐ ９ ． 文 献 标 识 码 ：Ａ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ Ｔｏ ｓ ｖ ｈｅ ｒ ｂｌ ｍ ｅ ａ ｉ ａ ｉ ｔ ｒ ｄｉｉ ｎａ ｏｌｅ ｔ ｐ ｏ ｅ ｏｆ ｓ ｍ ｎｔｃ ｇ ｐ ｎ ｈｅ ｔ ａ ｔｏ ｌＣＢＩ Ｒ ｓ ｔ ｍ ｂ ｔ ｅ ｎ ｃ ｔ ｔ－ ｓ ｓ ｓ ｅ ａｎ ｏｎ ｅ — ｙｓ ｅ ｅ ｗ ｅ ｏｎ ｅｎ — ｅｄ ｙ ｔ ｍ ｄ ｃ ｃ ｐｔ ｂａ － ｈｓｄｕｅ ａ ｅ ｓ ｒ，ａ ｍ ａ ｅ ｒ ｔｉ ｖ ｌａ ｒ ａ ｈ ｓ ｐｒ ｏｓ ｄ ｈａ ｏ ｂｉ ｓ ｔ ｘｔ ｌａ ｉｕａ ｔ ｔｓ ｉｓ ｉ ｉ ｇｌ ｎ ｘ ｖ ｃ ｏ ｏ ｏｎ ｅ ｔ ｎ ｉ ｇ ｅ ｒｅ ａ ｐｐ ｏ ｃ ｉ ｏｐ ｅ ｔ ｔｃ ｍ ｎｅ ｅ ｕａ ｎｄ ｖｓ ｌｓ ａ ｉｔｃ ｎ ａ ｓ ｎ ｅ ｉ ｄｅ ｅ ｔ ｒ ｆ ｒｃ ｔ ｎ －
ｂ ｓｄ ｓａ ｃ ．Ｔｅ ｔ ａ ｓａｉｔｃ ｒ ａ ｔ ｒｄ ｉ ｅ ｔ ｒｆｒ ｕ ｉｇｌｔｎ ｅ ｎ ｉ ｄ ｘｎ （ Ｉ ａｅ ｅ ｒｈ ｘ ｕ ｌ ｔｔ ｉｓａ ｅｃｐ ｕ ｅ ｎ ｖ ｃｏ ｏ ｍ ｓｎ ａ ｅ ｔｓ ｍａ ｔ ｉ ｅ ｉｇ ＬＳ ）．Ｖｉｕ ｌ ｔ ｔ ｔ ｓａｅｃ ｐ ｕ ｅ ｓ ｃｎ ｓ ａ ａ ｉ ｉ ｒ ａ ｔ ｒ ｄｉ ｓ ｓｃ ｎ