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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日趨廣泛,圖像資源的日益豐富,如何有效地對(duì)大規(guī)模的圖像進(jìn)行檢索,已成為當(dāng)前一個(gè)重要的研究課題。在這個(gè)背景下,人們提出了基于內(nèi)容的圖像檢索方法(CBIR),通過(guò)提取圖像的顏色,紋理和形狀等底層特征完成對(duì)圖像的檢索。然而由于圖像底層特征和高層語(yǔ)義特征之間存在著“語(yǔ)義鴻溝”問(wèn)題,使得基于底層特征的檢索方法的檢索效率仍然較低。如何將圖像的底層特征和高層語(yǔ)義關(guān)聯(lián)起來(lái),成為當(dāng)前需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一。 本文回顧了圖像檢索研究
2、現(xiàn)狀,并在此基礎(chǔ)上做了如下工作: 1.對(duì)顏色、紋理和形狀等各種底層特征的提取方法,相似度度量和檢索性能的評(píng)價(jià)進(jìn)行了總結(jié)。對(duì)語(yǔ)義圖像檢索進(jìn)行了研究,總結(jié)了圖像的語(yǔ)義表示方法和語(yǔ)義提取方法,并結(jié)合模糊集理論,對(duì)模糊關(guān)系在圖像語(yǔ)義分類中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。 2.圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中,不同的語(yǔ)義之間有可能存在著關(guān)聯(lián)關(guān)系,通過(guò)挖掘語(yǔ)義之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則來(lái)提高檢索的查全率。實(shí)驗(yàn)證明了此方法的有效性。 3.對(duì)圖像檢索中的相關(guān)反饋技術(shù)進(jìn)行了研
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