感兴趣区域的确定及相似度计算方法
基于空间位置的兴趣点相似度计算
基于空间位置的不同源兴趣点（POI）相似度计算兴趣点用以标示出该地所代表的政府部门、各行各业之商业机构、旅游景点、古迹名胜、交通设施等处所（来自百度百科）。
兴趣点是导航、LBS（基于位置的服务）的数据基础，兴趣点的数量和准确性在对这些服务的价值产生直接的影响。
因此兴趣点需要快速更新以确保数据的实效性。
在更新兴趣点时，需要对兴趣点进行比对、查找重复点、去除重复点等操作后，才能进行数据融合，生成准确的兴趣点。
由于获取兴趣点的手段、设备多样，在更新时面临不同数据来源的问题。
不同源兴趣点相似度定义不同源数据中重复兴趣点的判断不能完全依赖于空间位置，而应重点考虑两个方面：兴趣点名称和空间位置（当兴趣点名称为空时，）。
由于不同源数据的相同兴趣点在定义名称时，会存在差异，如“胶州公寓”和“胶州教师公寓”可能是同一个兴趣点。
这种情况就需要根据兴趣点名称的相似度进行判断，得到不同兴趣点之间的名称相似度。
同时兴趣点由于采集位置的差异以及数据精度，相同兴趣点的位置也不同。
那么在判断重复兴趣点时，需要综合考虑名称文本相似度和距离两个方面。
结合我们在已有项目中的经验以及综上所述，我们把基于空间位置的不同源兴趣点相似度定义如下：兴趣点相似度= 名称相似度*名称权重+距离*距离权重其中距离需要进行归一化处理，如以200米为阈值，[0-200]归一化到[1,0]，大于200的为0。
其中名称权重和距离权重则根据经验给定，如我们在项目中把名称权重按0.7计，距离权重按0.3计。
名称相似度计算方法对兴趣点名称相似度的计算即文本相似度的计算。
文本相似度计算的算法很多，且Python中有一些现成的方法可以使用。
再加上FME对Python的调用非常方便，可以直接使用FME中的PythonCaller调用方法完成相似度计算。
这里介绍两种相似度计算的方法：1、前几天FME中国技术交流群（群号：43814136）中群友提到FME Store中有现成的FuzzyStringComparer转换器：这个转换器有三个参数，分别设置字符串1、字符串2、相似度存放属性，通过比较字符串1和字符串2，得到两个字符串间的相似度值。
poi相似度指标
poi相似度指标（原创实用版）目录1.引言2.POI 相似度指标的定义3.POI 相似度指标的计算方法4.POI 相似度指标的应用5.总结正文【引言】在空间数据分析和处理领域，POI(Point of Interest) 是指地图上的重要地点，如商店、餐馆、公园等。
在实际应用中，我们需要对 POI 进行相似度分析，以便找出具有相似特征的 POI。
本文将介绍 POI 相似度指标及其计算方法和应用。
【POI 相似度指标的定义】POI 相似度指标是一种衡量两个或多个 POI 之间相似程度的方法。
它主要通过计算 POI 的属性数据之间的相似性来得出。
POI 的属性数据包括位置、类别、评分等。
【POI 相似度指标的计算方法】常用的 POI 相似度指标计算方法包括：1.欧氏距离：基于 POI 的经纬度坐标计算其欧氏距离，距离越近表示 POI 越相似。
2.类别相似度：比较 POI 的类别属性，如果类别相同则认为 POI 相似。
3.评分相似度：比较 POI 的评分属性，如星级、评分等，如果评分相近则认为 POI 相似。
4.基于概率模型的方法：如条件随机场 (CRF)、隐马尔可夫模型 (HMM) 等，通过学习 POI 的属性数据之间的依赖关系来计算相似度。
【POI 相似度指标的应用】POI 相似度指标在实际应用中有广泛的应用，例如：1.POI 推荐：根据用户的历史行为和兴趣，通过计算 POI 相似度来推荐用户可能感兴趣的 POI。
2.地理数据分析：通过计算 POI 相似度，可以发现具有相似特征的地理区域，从而进行地理数据分析和挖掘。
3.城市规划：通过分析 POI 的相似度，可以了解城市中不同区域的功能分布和特征，为城市规划提供参考。
【总结】POI 相似度指标是空间数据分析和处理领域的重要工具，通过对 POI 的属性数据进行相似度计算，可以发现具有相似特征的 POI。
基于感兴趣区域和FCM的图像检索算法
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感兴 趣 区域 的 颜 色特 征用 该区域 的颜 色均值 和均 方差 表示 。设 感 兴趣 区域Ｓ 大小 为ｍ× ， 其颜 色均 值 ｎ则 纹理 和位 置三种 特 征数学 描 述感 兴趣 区域 内容 再对 １和（ ） 模糊 Ｃ 均 值 聚类 算法 进行 改进 ． 一 有效 地 解 决 了初 始值 和颜色 均方差 可通 过公 式（） ２分别获 得 ： 的选取 问题 ， 时对 图像 库 进 行分 类 ， 建 立 索 引 ， 同 并 最 后 ．通过 数 据库特 征 的聚类 中心与感 兴 趣 区域 特 征 的
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视 觉 关注 模 型模 拟 了 人类 视觉 注 意 的转 换 过 程［ 颜 色 分 量 。选 用 能 够 较 好 符 合 人 眼 视觉 感 知 特 性 的 ７ １ ，
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． 模 糊 Ｃ 均值 （Ｃ 算法 『 一 Ｆ Ｍ） 句 利用 伪 随机数 产 生初 始 类 中 ２２感 兴趣 区域 特征 的数 学描 述 感 兴 趣 区域 Ｓ 过 视 觉 关 注模 型确 定 后 ．利 用 颜 经 心 ， 成 聚类 效 果 不稳 定 ． 造 特别 是 当 聚类 数 比较 多 时 ． 色、 纹理 和位置 特征对 感 兴趣 区域 内容进行数 学描述 。 往 往 得 不 到 满 意 的 聚 类 结 果 基 于上 述理 论 ． 本文 首 先利用 Ｉｉ ｔ 等人 提 出 了 视觉 ｔ 关注模 型 提取查 询 图像 中 的感兴趣 区域 ， 并通 过 颜 色 、 ｆ１ 色特 征描 述 １颜
常用相似度计算方法
常用相似度计算方法
嘿，咱今天就来聊聊那些常用的相似度计算方法呀！
你看哦，有一种方法叫余弦相似度。
这就好比是两个向量之间的“亲密
程度”。
比如说有两个音乐列表，一个里面都是摇滚歌曲，另一个也有很多
摇滚歌曲，那它们的余弦相似度可能就会比较高，就像两个好朋友都喜欢同一种音乐一样。
还有欧式距离呢！想象一下，在一个地图上，两个点之间的距离。
比如有两个城市，它们在地图上的位置远近，就可以用欧式距离来衡量。
如果两个城市离得很近，那欧式距离就小，说明它们挺相似的；要是离得老远，那相似度自然就低啦。
再来说说杰卡德相似系数。
这就好像是比较两个集合有多少共同的元素。
比如说有两堆水果，一堆有苹果、香蕉、橘子，另一堆有苹果、葡萄、橙子，那它们共同有的就是苹果，用这个来计算它们的相似度就很有趣。
咱平时生活里也能用到这些相似度计算方法呢！比如说找朋友，你和一个人有很多共同爱好，那你们的相似度就高呀，可能就更容易成为好朋友。
或者在选电影看的时候，发现一部电影和你之前喜欢的电影很相似，那你可能就会更想去看。
在工作中也一样哦！比如数据分析的时候，要看看不同的数据组之间有多相似，就能更好地进行分类和分析啦。
还有哦，想象一下在美食的世界里，不同的菜品之间也可以用相似度计算呢！比如两道菜都用了很多辣椒，那它们在口味上的相似度可能就比较高。
总之呀，这些相似度计算方法就像是我们生活中的小助手，能帮我们更好地理解和比较各种事物之间的关系。
是不是很有意思呀？下次你再遇到什么要比较相似性的事情，就可以想想这些方法啦！。
感兴趣区域的边界点
感兴趣区域的边界点【原创版】目录1.感兴趣区域的边界点概述2.感兴趣区域的边界点的应用3.如何确定感兴趣区域的边界点4.结论正文一、感兴趣区域的边界点概述在许多应用场景中，我们可能需要对某个特定的区域进行分析、处理或者研究，这个区域可以是一个地理区域、一个图像区域或者其他类型的区域。
在处理这些区域时，我们需要首先确定这个区域的边界点，即该区域的最外延边界上的点。
这些边界点将这个区域与其他区域分隔开来，是描述和定义该区域的关键要素。
二、感兴趣区域的边界点的应用1.在地理信息系统（GIS）中，确定感兴趣区域的边界点有助于进行地理数据的分析和处理，例如在地图上绘制区域的范围、计算区域的面积等。
2.在计算机视觉领域，感兴趣区域的边界点可用于图像分割，即将图像中具有相似特征的像素归为一类。
这对于目标检测、图像识别等任务具有重要意义。
3.在数据挖掘领域，确定感兴趣区域的边界点有助于挖掘数据集中有价值的信息。
例如，在研究某个产品的销售情况时，我们可以将销售区域作为感兴趣区域，通过分析边界点来确定哪些地区的销售情况较好，从而制定针对性的营销策略。
三、如何确定感兴趣区域的边界点确定感兴趣区域的边界点通常需要以下步骤：1.收集数据：首先需要收集描述感兴趣区域的数据，这些数据可以是地理坐标、图像像素值等。
2.确定边界点的类型：根据应用场景和需求，确定需要寻找的边界点类型。
例如，在地理信息系统中，我们可能需要找到区域的最北、最南、最东、最西四个边界点；在计算机视觉领域，我们可能需要找到图像中物体边缘的边界点。
3.分析数据：根据所确定的边界点类型，对数据进行分析。
例如，在地理信息系统中，可以通过计算区域内各点的经纬度来找到最北、最南、最东、最西四个边界点；在计算机视觉领域，可以通过图像处理算法（如Canny 边缘检测）来找到物体边缘的边界点。
4.输出结果：将分析得到的边界点输出，以便在后续的应用中使用。
四、结论确定感兴趣区域的边界点是许多应用场景中的关键步骤，对于正确处理和分析感兴趣区域具有重要意义。
感兴趣区域提取方法的研究
1 引言
图像分割是把图像中互不相交、具有特殊涵义的区域区 分出来。每个区域内像素的属性满足一定的一致性，如灰度 值相近或纹理特征相似。图像分割是图像分析的关键步骤， 是一种低层次的计算机视觉技术。计算机视觉中的图像理解 包括目标检测、特征提取和模式识别等，都依赖于图像分割 的质量。尽管已经有了许多分割方法，但是到目前为止还不 存在一种通用的方法，同时也没有一个判断分割质量的标准， 因为它与人的主观认识有密切联系，被认为是计算机视觉处 理中的一个瓶颈技术。目前图像分割主要有以下三类方法： 一是阈值分割，它借助于图像的整体信息，如直方图来决定 阈值的选取；二是基于边界的分割，它主要借助于各种边界 算子对图像处理得到边界，然后再得到用户感兴趣的区域， 其主要问题是如何从得到的分散的边界组成闭合的边界，从而 得到待分割的区域；三是区域生长，寻找与用户输入种子点相 似属性的像素来得到一块区域，最简单的形式是从一个像素出 发，检查其邻域，判断是否与种子点具有相似的属性，若相似， 则加入当前区域，否则不添加，直至区域不再增长为止。
·14·
计算机与信息技术
开发与应用
感兴趣区域提取方法的研究
薛联凤 刘云飞
（南京林业大学信息学院，江苏 南京 210037）
摘 要 感兴趣区域信息的提取和分析，对图像特征分析有着重要的作用，本论文借助于完全离散小波分解得到的大
量子图像数据作为均值移动算法的收敛数据，并对其收敛点。然后在基于相位一致性的边缘检测，依据收敛点的信息结合边 缘信息进行区域生长的方法，而达到图像区域提取和识别，将人们感兴趣的区域孤立出来，对所需区域进行形状描述、收集 信息和求取图像特征参数。实验表明，此方法有着较好的分割效果。
相似度计算方法学习总结
相似度计算⽅法学习总结
⽆论什么推荐算法，计算相似度都是避不开的，下⾯就总结⼀下已经了解的相似度计算⽅法。
1.余弦相似度
这个算是最常⽤的了，典型例⼦是计算⽂本相似度。
通过计算两个向量间的夹⾓，越是相似夹⾓度数越接近0，所计算的值也就越接近1。
但是余弦相似度只对⽅向敏感，对距离并不敏感。
2.欧式距离（欧⼏⾥得距离）
就是计算空间上两点间的距离。
下图很好体现了欧⽒距离和余弦相似度的差异。
所以可以看出欧⽒距离适⽤于那些对数值差异⼤⼩敏感的相似度计算，
⽽余弦相似度更适⽤于判别⽅向上的差异，⽽对绝对的数值不敏感的，⽐如通过⽤户对内容的评分来区分兴趣的相似度，修正了不同⽤户之间可能存在度量标准不统⼀的问题（有的⽤户默认⾼分，有的⽤户默认低分，对于默认低分⽤户来说7分就表⽰他喜欢了，⽽对默认⾼分⽤户来说10分才表⽰喜欢）。
3.⽪尔逊相关系数（PC）
其实就是升级版的余弦相似度。
举个例⼦：
⽤户对内容评分，按5分制，X和Y两个⽤户对两个内容的评分分别为（1,2）和（4,5），使⽤余弦相似度得到的结果是0.98，两者极为相似。
但从评分上看X似乎不喜欢2这个内容，⽽Y则⽐较喜欢，余弦相似度对数值的不敏感导致了结果的误差，需要修正这种不合理性就出现了调整余弦相似度，即所有维度上的数值都减去⼀个均值，⽐如X和Y的评分均值都是3，那么调整后为（-2，-1）和（1,2），再⽤余弦相似度计算，得到-0.8，相似度为负值并且差异不⼩，但显然更加符合现实。
此外，还有
斯⽪尔曼等级相关系数、平局平⽅差异（MSD）、Jaccard距离和Dice系数等... 不太懂，以后涉及到深处在研究哈。
基于兴趣点局部综合颜色和纹理图像检索方法
基于兴趣点局部综合颜色和纹理图像检索方法陈晓宁;杨润丰;赵健【摘要】This paper presents a method for image retrieval based on the local area of interest points and inte- grated color and texture feature of an image. By this method representative features of the local area of an image are extracted. The study puts emphasis on the selection oft the interest points and the interest regions and the subsequent extraction of the color and texture of the interest regions. Experiments show that this method improves the efficiency and accuracy of image retrieval.%提出了一种基于兴趣点局部区域综合颜色和纹理的图像检索方法。
此方法主要用于对图像中有代表意义的局部区域图像特征进行提取。
文中研究了对兴趣点的选取以及感兴趣区域的确定，再对感兴趣区域内的图像进行颜色和纹理特征提取。
实验证明，此方法提高了图像的检索效率及准确率。
【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2012(025)009【总页数】3页(P52-54)【关键词】兴趣点;局部区域;图像检索【作者】陈晓宁;杨润丰;赵健【作者单位】东莞职业技术学院电子工程系,广东东莞523808;东莞职业技术学院电子工程系,广东东莞523808;西北大学信息科与技术学院,陕西西安710069【正文语种】中文【中图分类】TP391.41传统的基于文本的图像检索技术需要人工去标注，耗时多且图像本身存在非结构化和主观多义性的视觉特点，具有一定的局限性。
bam-matcher原理
bam-matcher原理
BAM匹配器（BAM Matcher）是一种基于自适应最大化（adaptive maximum）的匹配算法，用于在图像中找到与目标
相似的模式。
BAM匹配器的工作原理如下：
1. 首先，选择一个感兴趣区域（ROI）作为搜索范围，通常这
个ROI是和目标模式大小相似的图像块。
2. 将目标模式与ROI进行比较来计算相似度得分。
相似度可
以使用一些测量标准，如归一化互相关（normalized cross correlation）或平方差（sum-of-squared differences）。
3. 利用自适应最大化方法，调整ROI的位置和大小，以便于
找到更好的匹配结果。
这种方法通过考虑不同尺度和方向的模式变化来提高匹配的准确性。
4. 重复步骤2和3，直到找到最佳匹配或者达到预设的停止条件。
BAM匹配器的优点是可以在旋转、尺度和亮度变化等情况下
进行有效的模式匹配。
它在许多计算机视觉应用中被广泛应用，如目标检测、图像配准和跟踪等。
图像感兴趣区域自动提取算法
图像感兴趣区域自动提取算法摘要：感兴趣区域(Regions of Interest)提取技术在图像处理和分析领域有着重要地位。
提出了一种ROI的自动提取算法。
在显著度图和相对位置指示图的基础上，采用基于子区域的区域生长法，以像素点的显著度、相对位置及颜色纹理信息作为生长条件，颜色、纹理信息的权重可以根据图像的内容自适应调整。
实验结果表明，该方法与现有算法相比在速度和ROI提取的准确性方面均有提高。
关键词：感兴趣区域，显著度图，区域生长Automatic Extraction of Regions of InterestAbstract:The extraction technique of ROI plays an important role in image analysis.In this paper an automatic extraction of ROI algorithm is proposed.Based on the saliency map and relative position map,use the subregion based region grow method,besides the saliency map and relative positions,this paper joined the information of color and texture.The power of color and texture can adjusted by image content automatically.The experiment prove this algorithm is efficient and effective.Key words:Regions of Interest,saliency map,region grow1引言感兴趣区域(Regions of Interest简称ROI)即图像中最能引起用户兴趣，最能表现图像内容的区域，如能提取出这些区域将会大大提高图像处理和分析的效率和准确度。
区域提取 解释
区域提取一、什么是区域提取？二、区域提取的应用领域区域提取是图像分析和计算机视觉领域的一项重要技术，它主要用于从图像中提取出感兴趣的区域。
在很多应用领域中，只关注图像中某个特定区域的信息是非常重要的。
例如，在医学图像分析中，医生可能只对某个器官或病变区域感兴趣；在自动驾驶中，车辆可能只需要关注道路和周围的交通情况。
三、区域提取的方法这里介绍几种常见的区域提取方法：1. 阈值法阈值法是最简单和最常用的区域提取方法之一。
它基于图像中像素的灰度值，通过将灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为物体和背景。
阈值法简单易懂，计算速度较快，适用于简单的图像，但在复杂场景中效果相对较差。
2. 基于边缘的方法基于边缘的方法是通过检测图像中物体的边界来进行区域提取。
常用的边缘检测算法有Canny、Sobel和Laplacian等。
这些算法可以检测出图像中的边缘，但不能确定边缘的内部是属于背景还是物体。
因此，在边缘检测后仍需要进一步的处理来提取出感兴趣的区域。
3. 基于区域的方法基于区域的方法是一种基于像素的分割方法。
它将图像分成不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性，然后根据这些属性将区域进行合并或分裂，从而得到最终的感兴趣区域。
常用的基于区域的方法有分水岭算法和基于图的分割算法等。
这些方法能够有效地处理复杂图像，但计算复杂度较高。
4. 基于深度学习的方法近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的区域提取方法也得到了广泛应用。
深度学习模型可以通过学习大量的图像数据，自动学习到图像中不同区域的特征表示。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和全卷积神经网络（FCN）等。
这些模型可以实现精确的区域提取，但需要大量的训练数据和计算资源。
四、区域提取的评价指标对于区域提取结果的评价是十分重要的。
常用的评价指标包括以下几个方面：1. 精度精度是用来度量区域提取结果与真实区域的一致程度的指标。
常用的度量方法有准确率、召回率和F1值等。
感兴趣区域的确定及相似度计算方法
感兴趣区域的确定及相似度计算方法
李苏梅;韩国强
【期刊名称】《湖南工业大学学报》
【年(卷),期】2008(022)004
【摘要】对ROIBIR系统中ROI的确定及区域相似度计算进行了研究.首先介绍了两种确定ROI的方法,它们充分利用分割区域的用户可见性、区域及其权重用户的可指定性来实现用户的可选性.使图像的检索系统融合人的感知能力,符合人们的检索习惯.然后介绍了一种基于区域的图像相似度计算方法,这种方法先分别按照区域的综合特征、直方图特征值及区域的形状特征进行相似度计算,再将各自相似度加权乘积作为两区域的相似度,各区域最大相似度的平均值作为感兴趣区域与目标图像的相似度.并用实验证明了提,出方法的有效性.
【总页数】5页(P48-52)
【作者】李苏梅;韩国强
【作者单位】广东外语外贸大学,教育技术中心,广东,广州,510420;华南理工大学,计算机科学与工程学院,广东,广州,510641;华南理工大学,计算机科学与工程学院,广东,广州,510641
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于感兴趣区域的边缘结构相似度图像质量评估 [J], 易三莉;苗莹;钱洁;郭贝贝;相艳
2.基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法 [J], 黄宏涛;吴忠良;万庆生;黄少滨
3.基于短文本相似度计算的工序卡片相似度计算方法 [J], 童伟;王淑营
4.基于短文本相似度计算的工序卡片相似度计算方法 [J], 童伟;王淑营
5.基于结构相似度与感兴趣区域的图像融合评价方法 [J], 张勇;金伟其
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感兴趣区域高效提取算法
©2005 Journal of Software
软 件 学 报
Vol.16, No.1
感兴趣区域高效提取算法
张红梅 1+, 卞正中 1, 郭佑民 2, 叶 敏 3
1 2 3
∗
(西安交通大学 生命科学与技术学院,陕西 西安 710049) (西安交通大学 第一附属医院影像中心,陕西 西安 710061) (西安交通大学 机械学院,陕西 西安 710049)
万方数据
78 摘 要:
Journal of Software
软件学报
2005,16(1)
感兴趣区域在临床医学图像分析中占有重要地位. 提出了一种基于单调推进曲线进化的感兴趣区域
提取新方法.首先,通过极小化 ROI(region of interest) 能量函数,推导出区域速度函数项,并与基于边界的速度函数 融合,提出融合 ROI 信息的单调推进 Snake 模型.ROI 信息能够增强曲线深入到对比度低且细窄的区域中的传播 能力. 其次 ,提出了多初始化快速推进算法, 选择性地种植种子曲线有助于局部区域的生长从而进一步改善分割 结果.此外, 为提高计算效率, 在多尺度空间进行数值求解, 其中利用快速解传递方法实现粗一级尺度到细一级尺 度解的传递, 可以加速收敛. 利用医学图像分割实验对该方法进行评估 ,结果表明 :该方法能够快速 低对比度和细窄的 ROI 区域.与现有方法相比,该方法的高效性同时体现在分割结果和计算代价上. 关键词: 感兴趣区域;曲线进化;多尺度策略;多初始化快速推进算法;分割 中图法分类号: TP391 文献标识码: A 精确地提取
2 3
+ Corresponding author: Phn: +86-29-85236872, E-mail: claramei@,
用户兴趣偏好相似度确定方法及设备的制作技术
本申请公开了一种用户兴趣偏好相似度确定方法及装置，包括：分别获取第一用户和第二用户进行指定操作的业务对象的描述词；并基于第一用户和第二用户进行指定操作的业务对象的描述词，分别确定第一用户的兴趣偏好向量和第二用户的兴趣偏好向量，其中，第一用户的兴趣偏好向量的分量为第一用户进行指定操作的业务对象的描述词，第二用户的兴趣偏好向量的分量为第二用户进行指定操作的业务对象的描述词；以及确定第一用户的兴趣偏好向量和第二用户的兴趣偏好向量之间的相似度，作为第一用户和第二用户之间的兴趣偏好相似度。
采用本申请实施例提供的方案，提高了确定用户兴趣偏好相似度的准确性。
权利要求书1.一种用户兴趣偏好相似度确定方法，其特征在于，包括：分别获取第一用户和第二用户进行指定操作的业务对象的表征用户的兴趣偏好的描述词，其中，所述描述词是基于多个提供方分别对同一款所述业务对象的描述信息所确定；基于第一用户和第二用户进行指定操作的业务对象的描述词，分别确定第一用户的兴趣偏好向量和第二用户的兴趣偏好向量，其中，第一用户的兴趣偏好向量的分量为第一用户进行指定操作的业务对象的描述词，第二用户的兴趣偏好向量的分量为第二用户进行指定操作的业务对象的描述词；确定第一用户的兴趣偏好向量和第二用户的兴趣偏好向量之间的相似度，作为第一用户和第二用户之间的兴趣偏好相似度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于第一用户和第二用户进行指定操作的业务对象的描述词，分别确定第一用户的兴趣偏好向量和第二用户的兴趣偏好向量，具体包括：分别从第一用户和第二用户进行指定操作的业务对象的描述词中，确定在预定义的描述词字典中存在的描述词，对应作为第一用户的兴趣偏好描述词和第二用户的兴趣偏好描述词；基于第一用户和第二用户的兴趣偏好描述词，分别确定第一用户的兴趣偏好向量和第二用户的兴趣偏好向量，其中，第一用户的兴趣偏好向量的分量为第一用户的兴趣偏好描述词，第二用户的兴趣偏好向量的分量为第二用户的兴趣偏好描述词。
感兴趣区域特征融合的图像检索算法研究
用外部归一化的方法进行相似性度量。 实验结果表明， 该算法提取感兴趣 区域的综合特征， 不但使得提取的特征矢量维数低 ， 而且保证了
旋转 、 移和尺度 不变性 ， 平 因而具有较 高的检 索率 。 关键 词： 图像 检 索 ； 感兴趣 区域 ； 特征 融合
近年来随着 多媒体技术 和网络技 术的飞速发展 ， 基于 内容 的图像检索 （ｏ ｔ ｎ — ａ ｅ ｉａ ｅ ｅ ｒ— ｅ ａ ， Ｂ Ｒ 已成 ｃ ｎ ｅ ｔｂ ｓ ｄ ｍ ｇ ｒ ｔ ｉ ｖ ］ Ｃ Ｉ）
为一个 非常活跃的研究领域 ， 它利用图像 自身包含 的丰富视觉
信息来进行检 索， 主要是直接 从图像 中获得的客观的视觉 内容
特征 ， 如颜色、 纹理、 形状等 来判 断图像之 间的相似性， 这种方 法成了现有 图像检 索技 术研 究的主流。 其主 旨在 从数据库中根 的颜色模 型采用 Ｈ Ｖ 型， Ｓ模 其中分 量Ｈ ｓ Ｖ ， ， 分别 代表彩 色信号 据视 觉内容检 索相关 图像 ， 当用户提交一个 查询 图像 ， 索系 检 统将 根据相似度 自动显示检索结果。 基于 内容的图像 检索主要 是利用 图像 本身包含的客观视觉特征 ， 且图像 的相似性不需要 人 来解释 ， 因此在需要 自动化 的场合 取得 了大量 的应用 ， 已 现 有不 少的研 究者提 出了很多涉及 图像 内容的方法及算法实现。 如 闫庆红等研究了一种新的基于视觉特征 的数字 图书馆图像检
０． １＜ ｖ ０． ４
０． ＜ ｖ ７ １
然而现有 的大部分综 合特 征的图像检索 算法都是侧 重于 图像 的全局信息， 其优点是计 算简单、 对平移和旋转不敏感， 不 足 之处是不能充分反映出图像 内容 的空间分布信息 ， 不能够 在 空间布局层 次比较 图像 的相似 性， 索效果不是很理 想。 检 为了 提 高检索效率和 检索精度 ， 文提 出了一种改进 方法 ， 取图 本 提
场景相似度计算算法
场景相似度计算是计算机视觉和图像处理领域的一个重要问题。
以下是一些常见的场景相似度计算算法：
1.余弦相似度（Cosine Similarity）：余弦相似度是通过
计算两个向量的夹角的余弦值来衡量它们的相似度。
在场景相似度计算中，可以将场景表示为向量，然后计算它们之间的余弦相似度。
2.欧氏距离（Euclidean Distance）：欧氏距离是通过计
算两个点之间的直线距离来衡量它们的相似度。
在场景相似度计算中，可以将场景表示为点，然后计算它们之间的欧氏距离。
3.结构相似度（Structural Similarity，SSIM）：结构相似
度是一种考虑了图像结构信息的相似度计算方法。
它通过比较两个场景的结构信息来衡量它们的相似度。
4.感知哈希算法（Perceptual Hashing）：感知哈希算法
是一种基于视觉感知的相似度计算方法。
它将场景表示为哈希值，然后比较两个场景的哈希值来衡量它们的相似度。
5.深度学习模型：近年来，深度学习在场景相似度计算方
面取得了很好的效果。
一些深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和自编码器（Autoencoder）等，可以通过学习场景的特征表示来计算场景的相似度。
这些算法各有优缺点，选择合适的算法取决于具体的应用场景和数据特点。
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。 （ ２）
第 ２２ 卷 第 ４ 期 ２００８ 年 ７ 月
湖南工业大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏｌ．２２ Ｎｏ．４ Ｊｕｌｙ ２００８
感兴趣区域的确定及相似度计算方法
李苏梅 １，２，韩国强 ２
（１． 广东外语外贸大学 教育技术中心，广东 广州 ５１０４２０；２． 华南理工大学 计算机科学与工程学院，广东 广州 ５１０６４１ ）
收稿日期：２００８－０６－１８ 基金项目：广东省自然科学基金资助项目（７３００４５０）
作者简介：李苏梅（１９６５－），女，湖南宁远人，广东外语外贸大学实验师，华南理工大学硕士生，主要研究方向为图像检索； 作者简介： 韩国强（１９６２－），男，江西临川人，华南理工大学教授，博士，博士生导师，主要研究方向为计算机应用技术，多
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，
；
，
以上各式中，ｎＲ 表示属于区域 Ｒ 像素点的数目， Ｉ ｉ （ｌ ａ ｂ Ｌ ）、Ｉ ｉ （ｌ ａ ｂ Ａ ）、Ｉ ｉ （ｌ ａ ｂ Ｂ ）、Ｉ ｉ （ｃ ｏ ｎ ）、Ｉ ｉ （ａ ｎ ｉ ）、 Ｉｉ（Ｘ）、Ｉｉ（Ｙ）分别表示第 ｉ 个像素点的 Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊、对 比度（ｃｏｎ）、各向异性（ａｎｉ）分量以及象素点位置的 特征分向量。 １．２ 区域的直方图特征
Ａｂｓｔｒａｃｔ ：Ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｏｎ ＲＯＩ ｃｏｎｆｉｒｍｅｄ ａｎｄ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｉｎ ＲＯＩＢＩＲ ｓｙｓｔｅｍ ａｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ． Ｆｉｒｓｔｌｙ， ｔｗｏ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｏｆ ｃｏｎｆｉｒｍｉｎｇ ＲＯＩ ａｒｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｂｙ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｏｎｓ， ｔｈｅ ｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｄｅｓｉｇｎａｔｉｎｇ ｒｅｇｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｗｅｉｇｈｔ ｆｏｒ ｕｓｅｒｓ ｍａｋｉｎｇ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｃｌｕｄｅ ｈｕｍａｎ ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ａｎｄ ａｃｃｏｒｄ ｗｉｔｈ ｈｕｍａｎ ｖｉｓｉｏｎ ｈａｂｉｔｓ． Ｔｈｅｎ， ａ ｒｅｇｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ． Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ， ｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｔｗｏ ｒｅｇｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ， ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ａｎｄ ｒｅｇｉｏｎ ｓｈａｐｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｉｓ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ． Ｔｈｅｎ， ｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｔｗｏ ｒｅｇｉｏｎｓ ｉｓ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｔ ｐｒｏｄｕｃｔ ｍｅｔｈｏｄ． Ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｖａｌｕｅ＇ｓ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｆｏｒ ｅｖｅｒｙ ｒｅｇｉｏｎ ｉｓ ｒｅｇａｒｄｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｏｆ ＲＯＩ ａｎｄ ｔａｒｇｅｔ ｉｍａｇｅ． Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ａｖａｉｌａｂｌｅ．
式（３）中， ｑｉ 表示感兴趣区域中的第 ｉ 个区域； Ｎ 表示感兴趣区域像素点数目； Ｎｑｉ 表示第 ｉ 个区域的像素点数目； ｐｑｉ 表示区域 ｑｉ 大小在感兴趣区域的比重； ｗｑｉ 表示 ｑｉ 区域的权重； 的取值一般为 ０．１～０．２。表 １ 是图 １ 区域权重确定
的数据示例。在确定好感兴趣区域权重后，对权重大 于 ０ 的区域进行特征抽取，抽取方法按照第 ２ 节的方 法进行。表 ２ 是图 １ ｃ）中区域①和区域②的主要特征 数据。
摘 要：对 ＲＯＩＢＩＲ 系统中 ＲＯＩ 的确定及区域相似度计算进行了研究。首先介绍了两种确定 ＲＯＩ 的方法，它 们充分利用分割区域的用户可见性、区域及其权重用户的可指定性来实现用户的可选性，使图像的检索系统融 合人的感知能力，符合人们的检索习惯。然后介绍了一种基于区域的图像相似度计算方法，这种方法先分别按 照区域的综合特征、直方图特征值及区域的形状特征进行相似度计算，再将各自相似度加权乘积作为两区域的 相似度，各区域最大相似度的平均值作为感兴趣区域与目标图像的相似度。并用实验证明了提出方法的有效性。
表 １ 感兴趣区域权重确定示例 Ｔａｂ． １ Ｔｈｅ ｅｘａｍｐｌｅ ｏｆ ｄｅｃｉｄｉｎｇ ＲＯＩ ｂｙ Ｗｅｉｇｈ
ｑｉ
Ｎｑｉ
ｐｑｉ
ｗｑｉ
１
１ ８２９
０．４４２ ９
１
２
１ ０７９
０．２６１ ３
１
３
６６７
０．１６１ ５
０
４
５５５
０．１３４ ４
０
注：表中为β＝ ０ ． １ ８ 条件下所得数据。
表 ２ 感兴趣区域特征抽取示例 Ｔａｂ． ２ Ｔｈｅ ｅｘａｍｐｌｅ ｏｆ ＲＯＩ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ
１．１ 区域的综合特征 本文介绍的区域的综合特征，包括图像区域的平
均颜色、纹理和空间位置等特征。这些特征值组成一 向量，该向量可表示为：
式（１）中，
， （ １）
、 、 分别表示在 Ｌ＊ａ＊ｂ＊ 颜色空间，颜
色分量 Ｌ、ａ、ｂ 在区域中的平均值；
表示区域对比度的平均值； 表示区域各向异性的平均值； 、 表示区域相对于整幅图在行和列方向上位置 的均值。 对于一个图像分割区域 Ｒ 来说，这些特征按如下 各式计算：
检索技术的一个重要研究方向［１－３］。现有的基于感兴趣 区域的检索方法大至可分为基于交互的方法［４］、基于 变换的方法［５］及基于视觉注意的方法［６］３ 类。
ＲＯＩＢＩＲ 技术主要分为如下几步：１）感兴趣区域的 检测与提取；２ ）感兴趣区域的特征描述；３ ）图像间 相似度计算。但现有的感兴趣区域的提取方法只利用 了图像的灰度信息，不能很好地提取在视觉上引起人 们兴趣的区域。本文在充分考虑用户可选择性以及分 割区域用户可见性的基础上，提出两种感兴趣区域的
关键词：感兴趣的区域；相似度计算；图像检索 中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－９８３３（２００８）０４－００４８－０５
Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｎ ＲＯＩ Ｃｏｎｆｉｒｍｅｄ ａｎｄ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ
媒体软件技术与图像重建技术．
第４期
李苏梅，韩国强 感兴趣区域的确定及相似度计算方法
４９
提取方法和区域相似性计算方法，并对 ＲＯＩＢＩＲ 系统的 感兴趣区域、区域特征提取及区域相似度计算等关键 技术进行了一些研究。
１ 图像区域特征
本文的图像分割方法，采用前期研究提出的一种 基于自适应的 Ｋ－均值聚类算法的彩色图像区域分割方 法［７，８］。它首先选择合适的彩色空间，抽取图像的像素 点颜色、纹理（Ｔｅｘｔｕｒｅ）及位置等特征，形成特征向 量空间。然后在此特征空间中，运用自适应 Ｋ－均值聚 类算法进行聚类和图像区域分割。最后抽取图像区域 的特征。由于篇幅限制，这里仅介绍在图像区域分割 后区域特征的提取，图像的区域特征描述如下。
３ 区域相似度计算方法
ＲＯＩＢＩＲ 系统中，相似性量度除了要考虑与人的感 知相似一致和便于计算之外，还必须对分割的不精确 具有鲁棒性。 ３．１ 两个区域相似度计算
下面介绍一幅图中的一区域与另一幅图像中的一 区域的相似度计算。设 Ｉｉ 和 Ｉｊ 分别表示两幅图像，ｒｉｋ 表 示图像 Ｉｉ 的一区域，ｒｊｌ 表示图像 Ｉｊ 的一区域，如图 ３ 所 示的图像 Ｉ１ 和 Ｉ２。
这种感兴趣区域的提取方法是指用户在例子图像 中指定感兴趣的区域，被选择的区域再通过图像的分 割方法进行区域分割，其过程如图 １ 所示。
；
。
ａ） 例子图像 ｂ） 选定的感兴趣区域 ｃ）感兴趣区域分割
图 １ 指定区域确定感兴趣区域方法示例 Ｆｉｇ． １ ＲＯＩ ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｅｓｉｇｎａｔｉｎｇ ｒｅｇｉｏｎ ｅｘａｍｐｌｅ
式（２）中，ＮＲ 表示图像区域 Ｒ 的像素点个数，ｎｕｍｃ 表 示在区域 Ｒ 内且属于第 ｃ 类颜色的像素点个数，ｐｉｘｅｌｉ 表示区域 Ｒ 内第 ｉ 个像素点，ｃｏｌｏｒｃ（文献［７］所指的 １１
类颜色，ｃ＝１， ２， …， １１）表示第 ｃ 类颜色。
１．３ 区域的形状特征 这里采用椭圆形 Ｆｏｕｒｉｅｒ 的方法［７］来描述被分割区
分割，将分割的区域显示给用户，用户通过设定区域 的权重来选择感兴趣的区域，图 ２ 是这种方法的一个 示例。
图 ２ 权重确定感兴趣区域方法示例 Ｆｉｇ． ２ Ｔｈｅ ｅｘａｍｐｌｅ ｏｆ ｗｅｉｇｈｔ ｃｏｎｆｉｒｍｉｎｇ ＲＯＩ ａｐｐｒｏａｃｈ
这种方法的区域权重值 ｗｑｉ（图像 ｑ 的第 ｉ 个区域） 由用户设定，ｗｑｉ∈［０，１］，ｗｑｉ＞０ 的区域就被认为是感兴
趣的区域，不设定权重的区域或 ｗｑｉ＝０ 的区域为非感兴 趣区域，将不参与相似度计算。在图 ２ 中，若设定区 域 １、３、５、６ 的权重为 ０，区域 ２、４ 权重为 １，则感 兴趣的区域由区域 ２ 和 ４ 组成。在确定好感兴趣区域 权重后，对权重大于 ０ 的区域进行特征抽取，抽取方 法按照 １．１￣１．３ 中介绍的方法进行。
Ｌｉ Ｓｕｍｅｉ１，２，Ｈａｎ Ｇｕｏｑｉａｎｇ２ （１． Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｅｎｔｅｒ， Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｆｏｒｅｉｇｎ Ｓｔｕｄｉｅｓ， Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０４２０， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０６４１， Ｃｈｉｎａ）