基于手繪草圖的圖像檢索研究.pdf

1、專業(yè)學位碩士學位論文基于手繪草圖的圖像檢索研究ResearchonSketchBasedImageRetrieval學號：31109029完成日期：壟Q!墨生墨旦大連理工大學DalianUniversityofTechnology大連理工大學專業(yè)學位碩士學位論文摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，數(shù)字圖像的數(shù)量急劇增長，基于內容的圖像檢索技術引起了國內外學者廣泛的關注并取得了顯著的研究成果。近幾年隨著當今社會觸摸屏設備如平板電腦和智能手機等的普及

2、，人們開始將關注的重點轉移到基于手繪草圖的檢索技術中。在觸摸屏設備的幫助下，各個年齡段、各種繪畫水平的人都可以輕松繪制出浮現(xiàn)在腦海中的物體，進而通過手繪的線條圖在大量圖片庫中找到與之形狀類似的圖像。基于草圖的圖像檢索這一概念最早在20世紀80年代被提出，但是之后卻一直進展較慢，主要是因為手繪草圖中線條的多變性和不確定性使得線條的特征表示、特征匹配以及適合大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的索引結構的建立等方面充滿了困難和挑戰(zhàn)。2010年微軟亞洲研究院提出的可

3、以不依賴關鍵字，只根據(jù)草圖中物體線條的特征匹配在大規(guī)模圖片數(shù)據(jù)庫上進行實時檢索的草圖搜索系統(tǒng)MindFinder再一次引發(fā)了人們對草圖搜索的研究熱情。本文提出的基于手繪草圖的圖像檢索系統(tǒng)采用“詞袋模型”來表示草圖，每幅草圖均可表示為與視覺字典中的單詞相關的直方圖。在特征提取過程我們使用的局部特征描述子是經(jīng)過改進的梯度方向直方圖特征一一基于草圖梯度場的梯度方向直方圖(GFHoG)，該特征能夠有效地表示由線條構成的草圖；在構建視覺字典時我們

4、采用分層Kmeans聚類算法，該聚類算法與傳統(tǒng)的Kmeans聚類算法相比能獲得更精確的聚類結果。最后通過比較輸入草圖與圖像庫中圖像之間的余弦相似性實現(xiàn)庫內檢索過程，通過多類SVM分類器可以得到輸入草圖所屬類別的關鍵字，將關鍵字送至搜索引擎能夠實現(xiàn)在線檢索。我們在Eitz提供的手繪草圖數(shù)據(jù)庫和MicrosoftOffice文檔中提供的形狀圖數(shù)據(jù)庫中進行了一系列實驗，實驗結果表明本論文提出的手繪草圖檢索算法與MindFinder和Eitz的