基于內(nèi)容主觀(guān)映射下自動(dòng)標(biāo)注語(yǔ)義的圖像檢索研究.pdf

1、圖像作為一種重要的數(shù)據(jù)信息類(lèi)型,其應(yīng)用受到了越來(lái)越多的關(guān)注。面對(duì)日益龐大和豐富的圖像資源,如何快速有效地實(shí)現(xiàn)圖像檢索,已成為目前迫切需要解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的圖片檢索過(guò)程中需要進(jìn)行大量復(fù)雜的計(jì)算,且不能準(zhǔn)確反映用戶(hù)搜索的主觀(guān)愿望?；谡Z(yǔ)義特征的技術(shù)雖然能解決該問(wèn)題,但很難有效提取語(yǔ)義特征。因此,本文在現(xiàn)有的一些技術(shù)手段之上,對(duì)基于內(nèi)容主觀(guān)映射下自動(dòng)標(biāo)注語(yǔ)義的圖像檢索方式進(jìn)行了研究,將低層視覺(jué)特征和高層語(yǔ)義特征相結(jié)合,利用主體和環(huán)境

2、相似性的分類(lèi)重新組織圖片資源,且通過(guò)自動(dòng)標(biāo)注語(yǔ)義的方式解決圖像語(yǔ)義賦予等有關(guān)問(wèn)題,并在具體實(shí)驗(yàn)中實(shí)現(xiàn)和證明論本文所研究的檢索方式對(duì)檢索性能的改善。本文所做工作如下:首先研究了圖像的低層視覺(jué)特征,主要包括顏色、紋理和形狀三個(gè)方面。分別從各特征所涉及的相關(guān)理論的分析入手,討論了這些特征的提取算法及相似性度量。同時(shí),為了驗(yàn)證文中所采用提取算法的有效性,基于每一個(gè)特征的圖像檢索都通過(guò)具體實(shí)驗(yàn)對(duì)相應(yīng)過(guò)程進(jìn)行實(shí)現(xiàn),并對(duì)所得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及相關(guān)數(shù)據(jù)用圖和

3、表相結(jié)合的方式進(jìn)行了直觀(guān)的說(shuō)明和分析。在圖像視覺(jué)特征有效提取的基礎(chǔ)之上,接著對(duì)語(yǔ)義的自動(dòng)標(biāo)注進(jìn)行了討論。在本文中,該部分的實(shí)現(xiàn)包括了三個(gè)具體的環(huán)節(jié):主觀(guān)映射、自動(dòng)標(biāo)注語(yǔ)義和相關(guān)反饋。本文所討論的主觀(guān)映射,其作為對(duì)圖像的初始語(yǔ)義賦予,為自動(dòng)標(biāo)注語(yǔ)義提供了學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集及實(shí)現(xiàn)的前提條件;在自動(dòng)標(biāo)注語(yǔ)義中,又分為兩種具體的情況,一是新加入的圖像進(jìn)行處理后,對(duì)訓(xùn)練集中相似度最高的圖像信息進(jìn)行語(yǔ)義的學(xué)習(xí)并自動(dòng)完成語(yǔ)義標(biāo)注;二是用戶(hù)反饋的信息對(duì)初始語(yǔ)