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协同图像检索与标注

黄勇辉  
【摘要】:随着互联网的广泛使用和数码产品的普及,数字图像在人们生活中所占的比重越来越大。为了快速准确的从海量数字图像中找到需要的图像,人们提出了图像检索技术。目前图像检索技术的主要研究热点是内容图像检索和语义图像检索,其中语义图像检索技术的基础是语义描述信息,获取语义描述信息的主要方法是自动图像标注。图像检索反馈日志库中包含了多用户对检索结果和图像相似度的判断等潜在信息,这些信息对改善图像检索精度,提高图像标注质量等都有一定的帮助。本文围绕反馈日志库用于图像检索和图像标注展开研究,主要研究内容如下: 首先,提出一种反馈日志收集、存储与汇总方法。在用户进行图像检索相关反馈时收集反馈,使用索引表存储反馈日志,并汇总反馈日志。汇总矩阵不但更新容易,而且能够很快的读取到反馈日志中图像的相关度。索引表存储反馈日志不但节省存储空间,而且方便以后使用其他方法分析反馈日志。 然后,将反馈日志用于图像检索,提出一种基于反馈日志的协同图像检索算法。相关反馈是解决“语义鸿沟”的主要方法,针对相关反馈的小样本问题,很多研究者将支持向量机(SVM)用于相关反馈。但是一般情况下反馈样本都非常小,以至于简单的将SVM用于相关反馈取得的效果也不是很好。本文为了更好的解决相关反馈中的小样本问题,提出利用反馈日志扩充训练样本,并充分考虑训练样本的不同重要程度,利用加权支持向量机(WSVM)训练分类器,提高了检索精度。 其次,将反馈日志用于图像标注,提出一种反馈日志和混合概率模型相结合的自动图像标注算法。混合概率模型利用图像底层特征和标注词库共同进行图像标注,虽然取得了比较好的效果,但也忽略了反馈日志中的大量信息。本文对反馈日志进行分析,从中发掘具体应用中标注词之间的关系,替换原始混合概率模型中标注词关系,提高了自动标注质量。 最后,将图像检索和图像标注融合到一个框架下,提出协同图像检索和标注系统。使用Matlab开发了一个简单的原型系统,系统可进行内容图像检索和简单的基于标注的图像检索,并根据反馈日志条数定期更新图像标注。


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