基于内容主观映射下自动标注语义的图像检索研究

论文摘要

图像作为一种重要的数据信息类型,其应用受到了越来越多的关注。面对日益庞大和丰富的图像资源,如何快速有效地实现图像检索,已成为目前迫切需要解决的问题。传统的基于内容的图片检索过程中需要进行大量复杂的计算,且不能准确反映用户搜索的主观愿望。基于语义特征的技术虽然能解决该问题,但很难有效提取语义特征。因此,本文在现有的一些技术手段之上,对基于内容主观映射下自动标注语义的图像检索方式进行了研究,将低层视觉特征和高层语义特征相结合,利用主体和环境相似性的分类重新组织图片资源,且通过自动标注语义的方式解决图像语义赋予等有关问题,并在具体实验中实现和证明论本文所研究的检索方式对检索性能的改善。本文所做工作如下:首先研究了图像的低层视觉特征,主要包括颜色、纹理和形状三个方面。分别从各特征所涉及的相关理论的分析入手,讨论了这些特征的提取算法及相似性度量。同时,为了验证文中所采用提取算法的有效性,基于每一个特征的图像检索都通过具体实验对相应过程进行实现,并对所得的实验结果及相关数据用图和表相结合的方式进行了直观的说明和分析。在图像视觉特征有效提取的基础之上,接着对语义的自动标注进行了讨论。在本文中,该部分的实现包括了三个具体的环节:主观映射、自动标注语义和相关反馈。本文所讨论的主观映射,其作为对图像的初始语义赋予,为自动标注语义提供了学习的训练集及实现的前提条件;在自动标注语义中,又分为两种具体的情况,一是新加入的图像进行处理后,对训练集中相似度最高的图像信息进行语义的学习并自动完成语义标注;二是用户反馈的信息对初始语义修正的标注,通过这样的方式,使语义的标注逐渐准确;相关反馈通过用户的参与来改善语义标注的效果,使其中的语义能更贴近用户对图像的理解,并达到有效提高检索性能的最终目的。论文最后对文中研究的检索方式进行了总体的实验设计和实现,包括实验环境,整体结构和实现流程等方面,并通过多种情况下所得的实验结果分析了基于该方式检索的具体效果和性能的改善。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 基于内容的图像检索概述
• 1.3 国内外发展现状及研究意义
• 1.3.1 发展现状
• 1.3.2 研究意义
• 1.4 论文的主要研究内容和结构
• 第二章 图像特征的提取
• 2.1 颜色特征的提取
• 2.1.1 颜色直方图
• 2.1.2 模糊颜色直方图
• 2.1.3 颜色特征的相似性度量
• 2.1.4 基于颜色特征的图像检索实验与结果分析
• 2.2 纹理特征的提取
• 2.2.1 纹理特征的相关概念
• 2.2.2 纹理特征的分析
• 2.2.3 基于纹理特征的图像检索实验及结果分析
• 2.3 形状特征的提取
• 2.3.1 图像增强
• 2.3.2 图像分割
• 2.3.3 形状的全局特征描述子
• 2.3.4 基于形状的图像检索方法
• 2.3.5 实验及结果分析
• 2.4 主体及环境相似性
• 2.5 小结
• 第三章 内容主观映射的语义自动标注
• 3.1 图像内容的主观映射
• 3.2 语义自动标注
• 3.3 相关反馈
• 3.4 实验及结果分析
• 3.5 小结
• 第四章 总体设计及实验分析
• 4.1 实验环境
• 4.1.1 设计环境
• 4.1.2 实现环境
• 4.2 总体框架及实现
• 4.2.1 总体框架
• 4.2.2 各部分实现流程
• 4.3 实验结果及分析
• 4.3.1 检索性能度量
• 4.3.2 不同关注点的第一次检索实验结果及分析
• 4.3.3 多次反馈后的检索结果及分析
• 4.4 小结
• 第五章 结论
• 5.1 论文总结
• 5.2 未来工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 在学期间研究成果