语义图像检索研究进展
基于语义的中药图像检索技术的研究
表 １ 语 义 图像 分 类 结 果
到中药 图像 的类 别从 而 知道 了该 中药 图像 所显 示
的 中药 内容 ， 即此 幅图像 的语 义 ， 样 就可 以推断 这 这 幅 图像 的语义 内容 ． 如 ： 例 通过 对一 幅 中药 图 像 分析 ， 就可 以统计 出此 药 物 的所 属类 别 ， 特点 其 是 以什 么为 主． 中医药 的数 字化提 供基础 ． 为
｛ 收 稿 日期 ：０ １ ＿７ ２ １ ４ｏ
作者简介： 翟广字（ ９ ８） 男 ， 】７ 一 ， 山东 淄博人 ， 讲师 ， 硕士生
第 ３期
翟 广 宇 等 ： 于 语义 的 中药 图像 检 索 技 术 的研 究 基
・ ３・ ４
物的一片 叶子 ， 些 中药 图像 中需 要 对 中药 的特 有
ｉ ：１ － Ｅ ＝１ Ｊ
函数 Ｈ用于计 算帧 中像素点 的色调 值 ．
经过 预处 理 阶 段 提 取 出的 完 整 图像 ， 以在 可
判 决 函数 为 ：
）＝ｓ ［ ｉＫ ｘ ） ｂ】 （ ） ｇ ∑ｏ （ ， ＋ 。． １ ｎ ｌ ｙ ０
Ｓ Ｍ最 初 是 为 ２类 分 类 问题设 计 的 ， 以需 Ｖ 所
高级 语义 层 对 中 药种 类 信 息 进 行 规 约 ． 同 的 中 不
药种 类具有不 同的外形 特 征 、 色特 征 、 置 特征 颜 位 等语 义特 征差 异 ． 采用 领 域 知 识 规 则 介 入 分 类 特
要 的 ｋ ｋ一１ ／ 分类 器 ， 中 ｋ为 类别 数． （ ） ２个 其 每一 个 Ｓ Ｍ 分类 器 以元 分类 器 形式 存 在 ， 练 时将 所 Ｖ 训 有 的其 它类别 作为 反例去训 练支持 向量机 ＿ ． ４ Ｊ
基于内容的图像检索研究进展
对颜色 进行检 索主 要从图像 颜 色分 布 、 互关 系 、 成 出发 ， 相 组 主要 是利用 颜色 空 间 直方 图 进 行 匹配 。常 见 的颜 色 坐标 空 间有
低 效和二 义性 。总之 ， 基于 内容的 图像 检 索技 术融 合 了图 像 理解 技术， 从而 可 以提供 更加有 效的检 索途径 。 基于 内容 的图像 检 索 的发 展 过 程 可 以 用表 １ 表 示 Ｊ ０ 来 。２ 世纪 ７ 年代 主要 研究 图像 文 件 的管 理 ；０ 纪 ７ ０ ２世 ０年 代 到 ８ ０年 代 是采 用关键 词等 描述 方法为 主 ， 同时 出现 了面 向特 定应 用 领 域 的小规模 的图 像数 据库 系统 ：０世纪 ９ 年 代 以后 ， ２ ０ 人们 转 向研 究 面向网 络环 境 的支 持 基 于 内容 检 索 的 大 规 模 图 像 数 据 库 系 统 ；
维普资讯
基 于 内容 的 图像 检 索研 究进 展
＊
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｖ ｌ ｐ ｅ ｔ ｏ ｎｔ ｎｔ —ｂ ｓ ｄ Ｉ ａ ｅ Ｒｅ ｒ ｅ ａ ｓ ａ ｃ ｎ Ｄｅ ｅ ｏ ｍ ｎ ｆ Ｃｏ ｅ — ａ ｅ ｍ ｇ ｔ ｉ ｖ ｌ
２０ ０ ０年以后 ， 则进入 到标 准化发 展阶段 。
衰 １ ＣＩ Ｂ Ｒ的 研 究 阶 段
ｌ Ｃ Ｉ Ｂ Ｒ概 述
图像检 索的 传统 方 法 是 基于 文 本 的。 使用 关 键字 注释 是 最 易常 用的 方法 ， 对图像 的检 索变 成了 对关 键字 的 查找 。这种 方 法
量环 境下多 媒体 信息库 的检 索要求 。
为了克 服基 于文本 方法 的局 限性 ， ０ 纪 ９ ２世 ０年 代 出现 了 基 于 内容的 图像 检 索 （ ｏ ｔ ｔ ａ ｄ Ｉ ａｅＲ ｔ ｅａ， 称 Ｃ Ｉ ） Ｃ ｎｅ —ｂｓ ｍ ｇ ｅ ｉ ｌ简 ｎ ｅ ｒｖ ＢＲ 。
图像检索研究进展
。
图像检索是多媒体信息检索的一个重要组 成部分 ， 同时
本描述是一种定性 的描述 ， 描述 能力有 限。图像 中则往往 含
有 大 量 需 要 定 量 描述 的信 息 ， 且 许 多 图 像 的 特 征 难 以用 文 而 本描述表达。同时， 本 描述还 具有一 定 的主观性 ， 文 由于 图 像 内容 的丰 富性 以及 不 同 人 理 解 和 兴 趣 的差 异 ， 致 内容 描 导 述 具 有 很 大 的 主 观 性 ， 此 ， 于 文 本 的 图像 检 索 有 时 会 产 因 基 生歧义 。
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第 ８卷 第 ２期 ２０ ０ ８年 ６月
南 京 工 业 职 业 技 术 学 院 学 报
Ｊｕｎｌ ｆ ａｊ ｇＩｓ ｔ ｅｏ ｄ ｓｙＴ ｃｎｌｇ ｏ ｒａ ｏ Ｎ ｎ ｎ ｔｕ ｆ ｎ ｕｔ ｅｈ ｏ ｙ ｉ ｎ ｉｔ Ｉ ｒ ｏ
进展 。
（ ）文本描述难 以实现基 于 图像 视觉特 征 的相 似性检 ２
索 。基于文本 的图像检索方 法， 本质上就是 计算检索请求条
件与媒体文本描述之间的相似度 ， 这就涉及 到 目前尚未解决 的 自然语言理解 问题 ， 尽管 目前实现的 系统 中主要采用 同义 词词典来使 问题得 到简化 ， 但是 ， 同时 也使检 索的表 达能力
２ ２ 基 于 内容 的 图像 检 索 ．
由于图像数据规模不断膨胀 ， 为了克服基于文本 的图像
检 索方 法 的 局 限 性 ， 出 了 基 于 内 容 的 图 像 检 索 技 术 （ ｏ— 提 Ｃｎ ｔｎ ＢｓｄＩ ａｅＲ ｔｅａ， ＢＲ ， 种 技 术 融 合 了图 像 理 解 ｅｔ ａｅ ｍ ｇ ｅｒｖｌＣ Ｉ ） 这 ｉ 技 术 ， 而 可 以有 效 提 高 检索 效 果 。 从
图像检索技术研究进展
２ １ 早期 的 Ｔ Ｉ ． ＢＲ
早在 ２ 纪 ７ Ｏ世 Ｏ年代 ，各 国 的科研 人 员 就开 始 研究 如何 有效 的管 理 图像 数 据 ，当时采 用 的技术 主
要是 基 于文 本 的 图像 检 索 技 术 （ ＢＲ，ｔ ｔ ａｅ Ｔ Ｉ ｅ —ｂｓｄ ｘ ｉ ａｅｒ ｒ ｖ１，是 指 利 用 手 工 输 人 文 本 的 方 式 为 ｍ ｇ ｔｅａ） ｅｉ
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１０ —０５ （０７ ４ ０５ ３ ０ １ ０Ｘ ２ ０ ）０ —０２ —０
Ｄ ｖｌｐ ｎ ｆｍａｅＲ ｔｉ ａ Ｔ ｃｎｑ ｅ／ ｕＱ ａ ， ｎ ｉｏｇ ＱｕＺ ａｗ ｎ （ ｏｈａｔ ｏｅ ｒ Ｕ ｉ ｒｔ， ａ— ｅｅ ｍｅｔ ｇ ｅ ｅ ｌ ｅｈ ｉ ｓＨ ｕｎ ＷａｇＮｈｎ ， ｉ ｈｏ ｅ Ｎ ｒ ｅｓ Ｆｒ ｔ ｎｖ ｓｙ Ｈ ｒ ｏ ｏＩ ｒｖ ｕ ｔ ｓｙ ｅｉ
（ 北 林 业 大 学 ，哈 尔滨 东 １０４ ） ５００
摘
要 ：对图像检 索技 术的发展 进行 了深入地 分析 ，详 细论述 了每 个阶段 的技 术特 点，介 绍 了现 有的各 种
图像检 索技 术 ，包括基 于文本 的图像检 索、基 于 内容 的图像检 索和基 于语义 的 图像检 索 ，指 出 了 目前研 究 中存
１ 引 言
关键 字 的工作量 过 大 ，标 识海 量 图像数 据 的关 键字
是 不切 实 际 的 ，而且 手工 标识 不可 避免 地会 带有个
近几 年 图像搜 索是 增长 速度 最快 的分类 搜 索应 用 ，全球 几 大 搜 索 引 擎 的 图像 搜 索 次 数 均 成 倍 增 长 。 因此 图像 检索 技术成 为 国内外 研究 的热点 ，也 成为 未来 信息 高速公 路 、数字 图书 馆等 重大 项 目中
基于色彩统计信息的图像语义检索模型的研究
２ 基于色彩统计信息 的图像语义 网检索模 型
２ １ 色彩统计信 息的 图像搜 索基础理论 ．
色彩统计 与其他 特征相 比 ， 图像本 身 的尺寸 、 向和视 角 的依赖 性 较小 ， 彩 信息 提取 也 相对 容 对 方 色
易．
Ｌ ｕｇ ｎ ｌ 及 Ｓｈ ｄ的研究工作展现了 Ｆｌｒ ａｋ 对图像分类的优越表现 ， ｅｎ ｄＭａｋ ａ ｉ ｃｍｉ ｉｅ ｂ ｓ ｔ ｎ 此后大量的研 究工作都开始利用基于 Ｆｌｒ ａｋ 的特征抽取方式来进行ｌ ； ｎｉ Ｖ ｒ 详细论述 了针对图像纹理 ｉｅ ｂｎ ｓ ｔ ２ Ｍａ ｋ ａ ｍａ
图像搜索引擎只是针对 图片进行最低层特征 的搜索， 没有跨过“ 语义鸿 沟”使底层特征上升至高层语 ，
义．
健字进行检 ｏｇ 但 ｅ
索， 而基于 色彩统计 信息 的图像语 义 检索使用 户查 询不再 是简单 的关键 词检索 ， 而是具 有 图像 语 义的推 理 和 匹配 ， 使检索 能力更 接近人 的理解 水平 ．
但是以上算法还不能满足基于图像语义的智能检索需求 ， 这也是计算机视觉、 模式识别领域的一个
难点 ．
１ ２ 基 于链接 的 图像搜 索算法 ．
图像链 接 的外 部 资源 主要 有 图像 周 围的 文字 、 图像 相关 度 、 图像 的 替换 文 本 （ｌ ｒ ｔ ｅｔ、 ａｅｍａｅｔｘ） 图像 ｔ
收 稿 日期 ：０ ０ １ ５ ２ １ —０ —０
通讯作者 ： 李文敬 （９ ４ ） 男（ １６ 一 ， 壮族 ）广西 邕宁人 ， ， 教授 ， 硕士生导师 ， 主要 研究 并行 计算 与 Ｐ ｔ 网技术 ｅｒ ｉ
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广 西 师 范 学 院 学 报 ： 然 科 学 版 自
图像识别在语言学研究的贡献
图像识别在语言学研究的贡献在当今数字化和信息化的时代，各种技术的发展为不同学科领域带来了新的机遇和突破。
图像识别技术，作为一项在计算机视觉领域取得显著成就的技术，其应用范围也逐渐拓展到了语言学研究中。
它为语言学这一古老而又充满活力的学科注入了新的活力，带来了诸多独特而有价值的贡献。
一、图像识别助力语言习得对于儿童和成人的语言学习过程来说，图像一直都发挥着重要的辅助作用。
图像识别技术的出现，使得这种辅助作用得到了极大的增强。
通过识别图像中的各种元素，语言学习者能够更直观地理解和关联对应的词汇和概念。
例如，在学习外语时，图像识别软件可以对教材中的图片进行快速识别和分析，然后提供准确的词汇、发音和语法解释。
这种即时的反馈和生动的展示方式，相较于传统的文字解释，更能激发学习者的兴趣和记忆。
对于儿童来说，图像识别技术可以将绘本中的图像转化为有声的故事，帮助他们在早期建立起语言与世界的联系。
此外，图像识别还能够为语言学习软件提供个性化的学习内容。
根据学习者对不同类型图像的反应和理解程度，系统可以调整学习材料的难度和重点，实现更加精准和有效的学习路径。
二、图像识别辅助语言翻译在全球化的背景下，语言翻译的需求日益增长。
图像识别在这一领域也发挥了重要作用。
当我们身处异国他乡，面对不熟悉的文字标识或菜单时，图像识别技术可以快速将这些文字转换为我们熟悉的语言。
通过拍摄图片，软件能够识别并翻译其中的文字，为旅行者和商务人士提供了极大的便利。
在专业的翻译工作中，图像识别技术可以辅助翻译人员处理包含大量图形和文字的文档。
例如，对于包含图表和注释的技术手册，图像识别能够准确提取文字信息，减少翻译人员的重复劳动，提高翻译效率和准确性。
而且，图像识别技术还可以结合语境和图像内容进行更准确的翻译。
例如，在翻译一幅包含特定场景的图片时，系统可以根据图像中的元素和整体氛围，选择更合适的词汇和表达方式，避免翻译中的歧义。
三、图像识别促进多语言文化交流语言是文化的重要载体，而图像往往能够跨越语言和文化的障碍。
基于内容语义的医学图像检索综述
基于内容语义的医学图像检索综述随着医学影像技术的不断发展，医学图像已经成为诊断和治疗的重要工具。
随着医学图像数据的不断增加，如何高效、快速地检索所需的医学图像数据成为了一个挑战。
基于内容语义的医学图像检索技术应运而生，它能够从海量的医学影像数据库中准确地检索出符合特定需求的医学图像，为医生和研究人员提供了巨大的帮助。
本综述将从基本概念、研究现状和发展趋势三个方面展开对基于内容语义的医学图像检索进行综述，旨在为该领域的研究和应用提供一份全面的概述和指南。
一、基本概念1.1 医学图像检索的定义基于内容语义的医学图像检索是指利用计算机视觉、模式识别和人工智能等技术，对医学图像进行特征提取、语义理解和相似度计算，实现对医学图像内容的自动分析和理解，从而实现对医学图像的精确检索和相关性排序。
二、研究现状2.1 基于内容语义的医学图像特征提取在基于内容语义的医学图像检索中，特征提取是一个关键的步骤。
传统的医学图像特征提取方法包括形状特征、纹理特征和灰度共生矩阵等。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度卷积神经网络（CNN）已经成为医学图像特征提取的主流方法，它能够自动学习到医学图像的高级语义特征，提高了医学图像检索的准确性和效率。
医学图像中包含丰富的语义信息，例如病变的位置、形状、大小等。
基于内容语义的医学图像检索需要对这些语义信息进行理解和表达。
目前，常用的医学图像语义理解方法包括基于规则的方法、基于监督学习的方法和基于深度学习的方法。
这些方法能够有效地提取出医学图像中的语义信息，为医学图像的检索和分析提供了有力的支持。
三、发展趋势随着医学影像技术的不断发展，多模态医学图像（如MRI、CT、PET等）的应用越来越广泛。
如何实现对多模态医学图像的联合检索成为了一个新的研究方向。
未来，基于内容语义的医学图像检索技术将不仅局限于单一模态的医学图像，还将面向多模态医学图像的检索，为医生和研究人员提供更加丰富的信息支持。
基于内容的图像检索技术研究现状综述
从国内的研究来看, 主要集中在基于图像颜色的查询和基于形状 的查询。例如: 清华大学曾做过关于敦煌壁画的图像检索研究, 用壁画 的主色调来判断其绘制的年代, 并且开发了一个基于内容的图像系统 Ing Retr, 可以根据主颜色、纹理、颜色直方图、颜色分布和主题词来 对图像的内容进行描述, 并采用相似索引技术加快检索速度。中国科学 院计算机技术研究所研究的多媒体 信息 检索 系统 MIRES, 可以在 In te rne t 上按内容对图像信息或文本信息进行检索。
1 引言 图像是人们对客观世界事物的一种描述和记录, 图像所包含的信 息内容远远超出语言和文字所表达的范围。随着多媒体技术和网络技术 的迅猛发展以及数字图像的广泛应用, 数字图像的数据量迅速增大, 这 不仅需要对图像进行存储和传输, 还要对其进行处理和查询。从图像数 据库中查找自己所需的图像, 同时确保查全率和查准率的技术即为图像 检索技术, 图像检索技术是多媒体应用的关键技术。图像检索的目的就 是为了解决图像数据库与用户需求的匹配和选择问题。 2 国内外研究现状 2.1 图像检索的发展历史 20 世纪 70 年代 有关图像检索的研究 主要是借用文 本索引技 术, 即基于 文本的图像检索 技术 ( Te xt- b ase d Im ag e Re trie val, TBIR) 。 查询操作是基于图像的文本描述, 其方法是对图像文件建立关键词或文 本标题以及一些附加描述信息, 然后将图像的存储路径和图像关键词之 间建立联系, 传统的关系数据库就可以满足这样的要求, 但这种方法有 其不便的地方: 一是必须由人工完整地标注所有图像, 对于小图像集合 问题不大, 但对于无法计数的图像, 用这种方法显然不可行; 二是图像 所包含的信息量极其丰富, 不同用户对同一张图像的描述不尽相同, 导 致对图像的标注没有统一标准。90 年代以后, 出现了对图像的内容语 义 进行 分 析和 检索 的 图像 检索 技术 , 即基 于内 容 的图 像检 索 技术 ( Co nte nt- ba sed Ima ge Re trie val, CBIR) , 事先抽取图像数据库中所 有文件的特征, 用户检索的过程是提供一个目标图像, 系统抽取该目标 图像的特征, 然后同数据库中所有图像的特征进行比较, 并将与目标图 像特征相似的图像返回给用户。二者相比较, 基于内容的图像检索的速 度和效率上要求更高。 目前常用的基于内容的图像检索技术包括: 基于颜色特征的检索: 颜色特征是图像最直观而明显的特征, 一般采用直方图来描述。该方法 有特征提取和相似度计算简便的优点, 但不能反映图像中对象的空间特 征; 基于纹理特征的检索: 图像可以看成是不同纹理区域的组合。根据 纹理特征进行检索主要考虑粗糙性、方向性和对比性三种特征; 基于形 状特征的检索: 采用该特征进行检索时, 用户通过勾勒图像的形状或轮 廓, 从图像库中检出形状类似的图像。 2.2 基于内容的图像检索的研究现状 目前国外 已有不少应用于实 践环境的基于内容的图 像检索系 统, 下面介绍几个比较有代表性的系统: Virage : 由 Virag e 公司开发的基于内容的图像搜索引擎。它支持 基于颜色、颜色布局、纹理和结构的可视化查询, 支持上述四个查询的 任意权重组合。 Retrieva lW are: 是由 Excalib u 技术公司开发的基于内容图像检
情感语义图像检索技术研究
ｓ ｎ ｒｔｚ ｇ ｍｕ ｔ ｆａ ｕ ｅ ， ｓ ｂ ｉｈ ｎ ｈ ｆ ｃ ｉｅ ｓ ｍａ ｔ ｍｏ ｅ ｎ ｎ ｌ ｚｎ ｈ ｉ ｅ — ｎ ｙ ｉ ｆ ｎ ｔ ｎ ｏ ｍｏ ｉ ｎ ｙ ｃｅ ｉｉ ｌ － ｅ ｔ ｒ ｓ ｅ ｔ ｌ ｉｇ ｔ ｅ ａ ｅ ｔ ｅ ｎ ｉ ｎ ｉ ａ ｓ ｖ ｃ ｄ ｌ ａ ｄ ａ ａｙ ｉｇ ｔ ｅ ｄ ａ ａ ａ ｓｓ ｕ ｃｉ ｆ ｅ ｔ ． ｌ ｏ ｏ Ｆ ａ ｕ ｅ ｅ ｔ ｃｉ ｇ ｎ ｅ ｐ ｅ ｓｎ ｏ ｉ ｇ ’ ｃ ｌｒ ｔｘ ｕ ｅ， ｔ． ｍａ ｐ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ｒ ｍ ｔ ｅ ｏ — ｅ ｅ ｉ ｇ ｖｓ ａ ｅ ｔ ｒ ｓ ｘｒ ｔ ａ ｄ ｘ ｒ ｓ ｉｇ ｆ ｍａ ｅ Ｓ ｏ ｏ ，ｅ ｔｒ ｅｃ ， ｐ ｉ ｇ ｒｃ ｓ ｆ ａ ｎ ｏ ｈ ｌｗ ｌｖ ｌ ｍａ ｅ ｉ ｌ ｕ ｆａｕ ｅ ｏ ｔ ｅ ｈ ｇ － ｅ ｅ ｍａ ｅ ｅ ｎ ｉ ｅ ｔ ｒ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｔ ｎ ｅ ｎ ｉ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｏ ｈ ｉ ｇ ｓ ａ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ， ｅ ｔ ｒ ｓ ｔ ｈ ｉｈ ｌｖ ｌ ｉ ｇ ｓ ｍａ ｔ ｆ ａｕ ｅ ， ｎ ｈ ｍｏ ｉ ｓ ｍａ ｔ ｃａ ｓ ｉａ ｉ ｆ ｔ ｅ ｍａ ｅ ｒ ｉｃ ｓ ｅ ｃ ｏ ｃ ｆ ｏ ｅ ｅ ｔ ｎ ｓ ｍａ ｔ ｍｏ ｅ ｓ ｅ ｔｂ ｉｈ ｄ，ｈ ｔ ｅ ｉ ｇ ｂ ｅ ｎ ｆ ｃ ｉｅ ｅ ｎｉ ｉ ｇ ｓ ｉ ｃ ｉ ｖ ｄ ｎ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｈ ｍｏ ｉ ｅ ｎ ｉ ｏ ｃ ｄ ｌ ｉ ｓａ ｌ ｅ ｔ ｅ ｒ ｒ ｖｎ ａ ｄ ｏ ａｆ ｔ ｓ ｍａ ｔ ｍａ ｅ ｓ ａ ｈ ｅ ｅ ｉ ｔ ｉ ａ ｅ ． ｅ ｓ ｅ ｉ ｓ ｅ ｖ ｃ Ｔ ｄ ｔ ｅ ｏ ｏ ｅ ｆ ２ ０ ｉｉ ｌ ｉ ｇ ｓ ｉ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｄ ｗ ｔ ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｌ ａ ｅ ｅ ｎ ａ ａｙ ｅ ｓ ｍｅ ｆ ａａ ｓ ｔ ｃ ｍｐ ｓ ｄ ｏ ５ ０ ｄ ｇｔ ｍａ ｅ ｓ ｐ ｒ ｎ ｅ ｈ， ｎ ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｒ ｕ ｔ ｈ ｖ ｂ ｅ ｎ ｌｚ ｄ，ｏ ｏ ａ ｅ ｉ ｉ ｉ ｅ ｓ ｗ ｉｈ ａ ｅ ｓ ｔ ｆ ｄ， ｎ ｈ ｒ ｃ ｓ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｔ ｎ ｍａ ｅ ｒ ｔ ｅ ｉｇ ｈ ｓ ｂ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ． ｈ ｃ ｒ ａ ｉ ｉ ａ ｄ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｉ ａ ｅ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔ ｉ ｇ ｅｒ ｖｎ ａ ｅ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｓｅ ｏ ｉ Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｓ ｍａ ｔ ａ Ｃ Ｉ ，ｆ ｃｉ ｅ ｃ ｍｐ ｔ ｇ， ｆ ｃｉ ｅ ｓ ｍａ ｔ ｓ ｆａ ｕ ｅ ａ ｓｒ ｃｉ ｎ ｙ ｒ ｓ ｅ ｎ ｉ ｇ ｐ， Ｂ Ｒ ａ ｅ ｔ ｏ ｕ ｉ ａ ｅ ｔ ｅ ｎ ｉ ， ｔ ｒ ｂ ｔａ ｔ ｃ ｖ ｎ ｖ ｃ ｅ ｏ
图像语义理解及其在图像检索中的应用研究
图像语义理解及其在图像检索中的应用研究随着社交媒体的兴起，我们每天都有大量的图像被上传到网络上。
例如，在Instagram、Facebook和Twitter上上传的图片数量已经超过了1亿3千万张。
这些图片包含着海量的信息，但是如何从这些图片中精确地提取出我们需要的信息，以及如何在这些图片中进行有效的检索，一直是计算机科学家们努力探索的方向。
图像语义理解的研究，就是为了解决这个问题而产生的。
一、什么是图像语义理解图像语义理解，指的是让计算机能够理解图片中表达的含义，包括图片中物体的种类、它们的数量、它们的位置、它们之间的关系等信息。
目前，主要的方法是将图像转化为特征向量（即提取出一些能够代表图片“内容”的向量），然后利用机器学习等手段建立模型，让计算机能够使用这些特征向量来对图片进行分类、检索和认知等任务。
图像语义理解是一个非常复杂的任务，因为图片的内容非常多样化，有部分是很难用固定的规则来进行描述的。
例如，对于一张给定的图片，我们无法以固定的方式描述其中的“情感”信息，例如图片中人物面部表情的具体含义。
因此，目前主要的任务还是希望让计算机能够提取出图片中的基本信息，比如颜色、形状、纹理等等。
二、图像检索中的应用图像检索，指的是根据需求，从海量的图片中提取出与需求相关的图片。
通常情况下，图像检索需要提供一些描述性的词语（称之为“查询词”），帮助计算机找出与查询词相关联的图片。
例如，当输入“山水”时，计算机应该能够找到与“山水”相关联的图片，而不是与其他词汇相关联的图片。
图像语义理解在图像检索中扮演着核心的角色，因为只有当计算机能够理解图像中的含义，才能够从图片库中检索出与查询词相关联的图片。
目前，图像检索主要有以下两种方式：1、基于文本的检索。
这种方式需要用户将查询词以文本的方式输入到搜索引擎中，搜索引擎再根据查询词搜索相关的图片。
2、基于内容的检索。
这种方式则是直接通过图片的内容来检索相关的图片，而无需通过文本作为中介。
图像语义理解及其应用研究
图像语义理解及其应用研究随着数字图像技术的发展，图像处理和计算机视觉领域的研究越来越受到关注。
图像语义理解作为计算机视觉中重要的研究方向之一，旨在使计算机理解人类对图像的语义描述，具有广泛的应用前景，例如图像检索、视频监控、智能交通、无人驾驶等。
图像语义理解是指利用计算机算法将图像转化为语义信息的过程。
具体来说，就是将图像的像素信息转换成高层次的语义概念。
这种概念可以是物体、场景、情感等等。
由于图像中包含了大量的信息，因此图像语义理解是一个非常复杂的问题。
在这个过程中，我们需要让计算机具备识别图像中各种物体的能力，然后将它们组合起来，形成一个完整的场景，最终描述出这张图像的语义信息。
为了实现图像语义理解，需要通过以下步骤：1. 物体检测：首先需要检测出图像中包含的各种物体。
这一步是图像语义理解的基础，因为它涉及到图像中各个物体的识别和定位。
目前最流行的物体检测算法是深度学习中的目标检测算法，如Faster R-CNN，YOLO等。
2. 特征提取：在检测出物体之后，需要将每个物体提取出来，获取它们的特征向量。
这些特征向量包含了物体的各种属性，例如颜色、形状、大小等等。
目前最常用的特征提取算法是深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
3. 特征融合：将各个物体的特征向量合并起来，形成整张图像的特征向量，以便于后续的处理。
目前最常用的特征融合算法是Bag of visual words （BoVW）。
4. 语义分类：最后，需要将整张图像的特征向量输入到分类器中，以便为图像分配语义类别。
这一步通常采用支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）等分类算法。
在实际应用中，图像语义理解有很多重要的应用，以下列举了几个代表性应用：1. 图像检索图像检索是指利用计算机对海量图像进行搜索，根据用户的指令返回与之相符的图像的过程。
图像语义理解可用于图像检索中，将用户输入的文本或图像转化为语义向量，在大量的图像中进行搜索，发现最匹配的图像返回给用户。
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。
基于目标检测的图像内容分析与图像检索技术研究
基于目标检测的图像内容分析与图像检索技术研究随着数字图像的广泛应用，人们对图像内容分析和图像检索技术的需求越来越迫切。
图像内容分析是通过对图像进行分析和理解，从中提取出有用的信息和特征，例如目标的位置、大小、形状、颜色等等。
而图像检索则是通过对图像的特征进行相似性匹配，从大规模图像数据库中找出与查询图像相似的图像。
目标检测是图像内容分析的一个重要研究方向。
它的目标是在图像中准确地定位和识别出感兴趣的目标物体。
目标检测通常可以分为两个阶段：目标定位和目标识别。
首先，目标定位通过对图像进行分割，确定目标在图像中的位置。
典型的方法包括基于边缘检测、区域生长、区域分裂合并等。
接下来，目标识别使用模式分类的技术将目标与已知类别进行匹配，例如使用支持向量机、卷积神经网络等。
在图像内容分析中，不仅目标检测技术的准确率和鲁棒性是非常重要的，还需要考虑到效率和可扩展性。
高效的目标检测算法可以提高图像内容分析的速度，使其可以应用于实时系统和大规模图像数据库。
目标检测技术的可扩展性则决定了其在应用场景的适用范围，能否应对不同规模和复杂性的任务。
另一个重要的研究方向是图像检索技术。
图像检索旨在根据用户的查询信息，从图像数据库中找出与查询图像相似的图像。
图像检索可以分为两种类型：基于内容的图像检索和基于标签的图像检索。
基于内容的图像检索通过对图像的特征进行相似性匹配，从数据库中找出与查询图像具有相似视觉内容的图像。
常用的图像特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
而基于标签的图像检索则是根据图像的标签属性进行查询，例如根据图像的关键词、描述等。
近年来，深度学习技术在图像内容分析和图像检索中取得了显著的进展。
卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习模型，在目标检测和图像特征提取方面取得了重大突破。
基于CNN的目标检测方法，例如Faster R-CNN、YOLO等，能够实现准确的目标检测和识别。
此外，基于CNN的特征提取方法，例如使用预训练的神经网络模型，可以获取图像的高维特征表示，从而提高图像检索的准确性。
基于深度学习的图片语义分析技术研究
基于深度学习的图片语义分析技术研究近年来，随着深度学习技术的发展，图片语义分析技术也得到了长足的进步。
图片语义分析是一种基于深度学习的技术，可以识别并理解图片中的内容。
这一技术在智能城市、智能交通、智能安防等领域具有广泛的应用前景。
一、深度学习简介深度学习是一种机器学习技术，可以让计算机像人一样进行学习和预测。
深度学习的核心是神经网络模型，通过多层神经元的组合，模拟人脑的神经元工作模式，从而使计算机能够完成语音识别、图像识别等任务。
深度学习技术在图像处理、自然语言处理、智能机器人等领域具有广泛的应用前景。
二、图片语义分析技术图片语义分析是指对图片中的内容进行识别和理解，识别出图片中的对象、场景等信息。
图片语义分析技术可以辅助人们进行图像搜索、智能识别、智能推荐等任务，为人们带来更便捷的生活体验。
图片语义分析技术包括识别和理解两个环节。
识别环节是指利用深度学习技术对图片中的对象进行分类，如人、车、树等；理解环节是指对图片进行场景分析，如室内、室外等。
图片语义分析技术可以通过对多层神经元网络的训练，不断提高识别和理解的精度和准确度。
三、图片语义分析技术的应用1.智能城市随着城市化进程的加快，智能城市已成为未来城市发展的重要趋势。
图片语义分析技术可以辅助城市管理部门进行道路交通监管、城市安全监控等工作。
利用这一技术，可以对图片中的车流量、车速、车牌信息等进行识别和理解，从而为城市交通管理工作提供有力支持。
2.智能交通随着汽车智能化的流行，智能交通系统也得到了广泛的应用。
图像语义分析技术可以辅助驾驶员进行智能导航、智能驾驶等操作。
利用这一技术，驾驶员可以轻松识别路标、交通标志等信息，避免驾驶误差和交通事故的发生。
3.智能安防智能安防是指利用计算机技术对安防系统进行升级和智能化改造。
图片语义分析技术可以辅助安防人员进行视频监控、异常检测等工作。
利用这一技术，可以对图片中的人、物、场景进行快速识别和理解，从而为安防系统提供更加完善的保护。
基于高层语义的图像检索
Levels 2 and 3 together are referred to as semantic image retrieval, and the gap between Levels 1 and 2 as the semantic gap .
3.The low-level image feature
In CBIR,images are indexed by their visual content, such as color,texture, shapes. A pioneering work was published by Chang in 1984, in which the author presented a picture indexing and abstraction approach for pictorial database retrieval . The pictorial database consists of picture objects and picture relations.To construct picture indexes, abstraction operations are formulated to perform picture object clustering and classification.
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。
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。
基于语音和图像识别技术的多媒体内容检索研究
基于语音和图像识别技术的多媒体内容检索研究随着智能手机的普及和网络的发展，网络上的多媒体内容已经变得越来越丰富。
在这些多媒体内容中，图片和视频已经成为了主要的表现方式。
但是，当我们需要查找特定的内容时，我们却面临了一个难题：怎样对这些多媒体内容进行检索？传统的文本检索方法往往无法满足用户的需求。
对于图片和视频内容，现在主要采用的方法是基于图像和语音技术的多媒体内容检索。
本文将探讨这种技术的研究现状和未来的发展方向。
一、基于图像识别技术的多媒体内容检索基于图像识别技术的多媒体内容检索，是指使用计算机图像处理技术对图像进行分析和处理，从而实现对图像内容进行识别和检索。
这种技术涉及到计算机图像处理、模式识别、机器学习等方面的知识。
在图像检索系统中，关键技术包括图像特征提取、相似度匹配、图像分类等。
其中，图像特征提取是最重要的一环。
在特征提取的过程中，图像需要被转换成数值向量的形式，以便计算机进行处理。
近年来，图像识别技术得到了长足的发展。
目前，已经有许多优秀的图像检索系统问世，如谷歌图片检索系统、百度图片检索系统等。
这些系统已经成功地将图像检索技术应用到了包括医学、安全监控、自动驾驶等领域。
二、基于语音识别技术的多媒体内容检索基于语音识别技术的多媒体内容检索，是指使用计算机语音处理技术对语音进行分析和处理，从而实现对语音内容进行识别和检索。
这种技术涉及到计算机语音处理、自然语言处理、模式识别等方面的知识。
在语音检索系统中，关键技术包括声学特征提取、语音识别和语音检索。
其中，声学特征提取是最重要的一环。
在声学特征提取的过程中，语音需要被转换成数值特征的形式，以便计算机进行处理。
语音识别技术的发展也得到了长足的发展。
目前，已经有许多优秀的语音检索系统问世，如苹果 Siri、微软小娜、百度 DuerOS 等。
这些系统已经成功地将语音检索技术应用到了智能家居、智能汽车、智能客服等领域。
三、基于语音和图像识别技术的多媒体内容检索基于语音和图像识别技术的多媒体内容检索，是指将语音和图像识别技术结合起来，构建出更为准确和丰富的检索系统。
基于模糊熵的空间语义图像检索模型研究
关键 词 ：模 糊信 息熵 ；基 于 内容 的 图像 检 索 ；空 间特 征语 义 ；语 言 变量
பைடு நூலகம்
中图分类 号 ：Ｔ ３ ２；Ｔ ３ １５ Ｐ９ Ｐ ｌ ．２
文献 标志 码 ：Ａ
文 章编 号 ：１０ —６ ５ ２ １ ） １０ ５ — ５ ０ １ ３ ９ （０ ０ ０ — ３ ３ ０
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉ ｎ １０ —６ ５ ２ １ ． １ １ ６ ｏ ：０ ３ ６ ／ ． ｓ． ０ １３ ９ ．０ ０ ０ ．０ ｓ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｐ ｔａ ｅ ｎ ｉ ｍａ ｅ ｒ ｔｉ ｖ ｌｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｆ ｚ ｙ ｅ ｔｏ ｙ ｓ ａ ｃ ｆｓ ａ ｉｌ ｓ ｍａ ｔ ｉ ｇ ｅ ｒｅ ａ ｄ ｌｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｎ ｒ ｐ ｃ
ＪＡＮＧ Ｈｕ — ｅ Ｉ ａｗ ｉ
蒋华伟
（ 南工业 大学 信 息科 学与 工程 学 院 ， 州 ４ ０ ０ ） 河 郑 ５ ０ １ 摘 要 ：根 据模 糊熵 理论 和改进 的 空间信 息分布 ， 出 了颜 色空 间特征语 义 图像检 索模 型 。 阐述 基 于语 法规 则 提
的颜 色空间特征 语 义描 述 方法 ， 构造 从低 层颜 色空间特征 到 高层 语 义之 间 的映射 ， 据 这些 模 糊语 义值进 行 图 根
第２ ７卷 第 １期
２１ ０ ０年 １月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒ ｃ ｏ
Ｖ １２ ． ｏ ． ７ Ｎｏ １
Ｊｎ ０ ０ ａ ．２ １
基 于模 糊 熵 的 空 间语义 图像 检 索模 型研 究 木
像检 索。实验 结果表 明 ， 该模 型 能够有 效地 对 图像 高层语 义进行 刻 画 ， 由此 实现 的模 型 不仅 能获得 高效 和稳 定 的检 索结果 ， 获得 与人 类视 觉感知较 好 的一致 性 ， 算法还 能很 好 地 消 除低 层 图像 空 间特 征 和 高层语 义之 间的 该
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语义图像检索研究进展
【摘要】本文探讨了基于语义图像检索相关技术，并且通过对语义图像检索技术的了解，我们讨论了语义图像检索存在的问题与其的发展方向。
本文的研究具有重要的理论价值，同时为语义图像检索的发展起到启迪的作用。
【关键词】语义；图像检索；研究；进展
一、前言
在当今社会发展不断快捷的今天，人们有时候需要快速地检索出自己需要的图像，但是现在的图像信息是巨大的，这时候我们就需要某项技术能够帮助人们更快的找到我们需要的图像，基于语义的图像检索技术就是检索图像的方式之一，相信通过对其的研究能够达到更好的图像检索效果。
二、基于语义图像检索相关技术
1、图像语义模型
由于人们对图像内容的理解有着不同的层次，有人从图像的颜色去理解，有人从图像的对象去理解，也有人从图像所表现出来的行为去理解，也就是说图像的语义是具有不同层次的。
王惠锋、孙正兴在他们的文章中给出了一个图像语义层次模型所示。
他们把图像的语义定义为六个层次，从上到下依次为，特征语义，是指图像低层物理特征(颜色、形状、纹理)及其之间的相互组合，如蓝色的天空、红色的太阳；对象语义，是指图像当中出现的具有一定意义的对象，如一条狗、一座山；空间关系语义，是指图像各个对象之间的空间关系，如人旁边有条狗，狗旁边有只猫；场景语义，是指所有图像中对象所在的背景环境，如学校、森林；行为语义，是指图像内容所表现出的某种行为。
2、图像语义表示
如何描述图像的语义对语义的提取以及检索的效率有着十分重要的影响。
语义的表示不仅要把图像的内容准确而客观的描述出来，对不同的内容有着不同的抽象，而且表示形式应当尽量简单、直观，同时考虑不同用户的不同需求。
目前图像语义的表示方法大概有以下几种。
（1）文本形式。
文本形式是最简单，也是最直观的图像语义表示方法。
它是用关键字对整幅图像或图像的区域进行注解，另外还可以利用WordNet[26]将关键字之间的语义关系联系起来，而且它具有一定地同义词解析以及模糊匹配的能力。
目前大多数的图像检索系统都是采用这种方法来表示图像语义的，比如IRIS 系统。
但其不足之处也相当明显，它对具有复杂丰富内容的图像显得无能为力，而且自动获取这些关键字也存在着相当大的困难。
（2）知识表示方法。
它是基于人工智能中的一些知识表示方法，如语义网
络、框架、数理逻辑以及基于Agent 表示等。
近年来，研究人员提出了采用模糊布尔模型和概率布尔模型。
3、图像语义的提取方法
语义提取的最终目标是要将图像库中的每一幅图像用一定的语义表示。
目前对图像语义的提取主要包括3个关键的处理过程:图像的视觉特征提取、图像中对象的识别以及基于域知识的推理。
图像检索中的语义内容提取算法可以分成三大类:根据图像的底层特征直接自动提取语义内容、建立基于关键字的语义网络、基于语义向量的方法。
（1）底层视觉特征到高层语义的直接映射
图像的语义通常在一个高层次上描述图像内容，无论提取到的底层特征是什么，都很难用这些特征直接推导出语义。
因此，现已提出的图像语义的提取方法多侧重于将底层的视觉特征直接映射到高层语义。
即系统提取图像底层特征，而用户加人高层知识，通过采用语义分类技术，从底层特征中不断地分类学习从而获得高层语义阅。
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。
①图像的分类
由于语义相关的图像具有相似的可视特征，使得根据提取的底层特征对图像进行语义分类成为可能。
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，然后利用分离器将未标注或未归类的图像归并到某一语义类，即可获取图像的语义信息。
②图像的聚类
图像聚类是典型的无监督学习技术，它的原理是将图像集分组为多个聚类，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添加一个类标签，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k一means聚类及其变形。
（2）基于关健字的语义网络
语义网络由一组与图像库中图像链接的关键字表示，并为每个链接赋予权值W，表示此关键字与图像的相关程度。
一幅图像可以对应多个关键字，一个关键字也可以对应多幅图像。
首先通过对图像库中的一部分图像进行手工标注关键字，建立初始语义网
络。
然后对语义网络进行训练，通过相关反馈技术来完善语义网络。
随着检索次数的增多，关键字的个数也会增多，关键字与图像的链接也会增多，并利用相关反馈信息自动调整权值使关键字与图像间的相关程度更加符合实际情况，语义网络会越来越充实高效。
3、图像相似性测度
图像相似性测度是指以量化的方式来衡量两幅图像之间的相似程度，图像检索的最终目的就是寻找图像库中与查询目标相似图像的过程，因此，选择一个合适的相似性测度标准对图像的检索效果有很大的影响。
一般来说，不同类型的特征应该采用不同的相似性测度准则，需根据具体情况进行选择，所以可以把相似性测度标准粗略的划分为两类，即基于低层特征的相似性测度和基于语义的相似性测度。
三、存在的问题和研究方向
基于内容的图像检索(CBIR)系统的目标是能最大限度地减小图像简单视觉特征和用户检索丰富语义之间的鸿沟。
从前面的讨论中可以看到:解决图像检索的“语义鸿沟”，还需要很多方面的研究取得突破，主要体现在下面几个方面:图像对象建模和识别、语义抽取规则，用户检索模型和统一的性能评价标准。
当然，图像语义的研究必须考虑人对图像的理解机制，这就要涉及到心理学和人的视觉认知模型。
1、图像中的对象识别
对象建模和识别是实施图像语义处理的基础和核心问题。
理想状态下，应该先建立对象的三维模型，然后根据模型的不同视角，与分割良好的图像中的对象区域来进行匹配。
但由于现实对象的多样性，即使是同一物件对象，在不同的视角、光照、距离、背景等情况下获得的图像，其形状、大小、纹理及颜色等视觉特征都会有不同程度的变化，因此存在很大的困难。
2、语义抽取规则
从图像中提取语义信息，实际上是利用先验知识将低层视觉特征映射到高层语义。
上面提到的IRIS系统，就使用了一个复杂的外部知识库，然后基于知识库中的规则来进行自然场景的解释。
对于人来说，这样的知识已经在日常生活中日积月累获得。
但是对于一个语义检索系统，目前通常的做法是事先提供这样的知识库。
这类知识库的生成一般比较困难，通常要利用专家知识或进行大量的试验。
通过人工干预生成语义知识库工作量大，并且在不同情况下也不通用。
3、用户模型
由于语义是面向用户的，即不同的用户有不同的语义需求，如何让系统准确把握用户语义需求的内涵和粒度是系统能力的一个重要方面。
对于提交范例图像
的检索方式，这个问题更加突出。
对于不同的用户定制个性化的模型来强化用户所关心的语义层次和粒度，即在语义匹配时着重考虑用户相关的语义是一种解决办法。
另一种可行的方法是在查询时一次提交多个图像，通过多个图像的语义相关性分析，在某些情况下能够让系统辨识出用户的语义需求。
四、结束语
随着现代技术的快速发展，网络行业的发展是相当迅速的，并且取得了一定的成就。
在互联网网络上，图像的资源是极其庞大的，要从这么庞大的信息中检索出我们想要的信息是很不容易的，因此，我们更应该研究现代基于语义的图像检索技术，使图像检索变得容易、方便、快捷。
参考文献
[1]朱兴全,张宏江,刘文印,吴立德.一个结合语义和视觉特征的图像相关反债检索系统[J].计算机学报,2002,25(7):68-688.
[2]王惠锋,孙正兴,王箭.语义图像检索研究进展[J].计算机研究与发展,2002.
[3]王惠锋.墓于内容的图像检索中的语义处理方法[J].中国图像图形学报，2001.。