全局及其个性化区域特征的图像检索

交通领域个性化图像检索的关键是根据业务需求通过重点监控车辆的个性化特征 在海量数据库中进行匹配,其目的是捕获与重点监控车辆相关的卡口信息。目前的图像检索算法包括基于文本的图像检索、基于内容的图像检索方法和基于语义的图像检索。针对交通领域的图像检索需求,提出了一种基于全局以及个性化感兴趣区域特征的图像检索算法。通过使用交通图像库进行检索验证,对个性化特征进行精准滤除,从而得到准确的检索结果。实验表明,此种基于全局特征结合个性化感兴趣区域特征的图像检索算法解决了CNN高层特征对个性化局部特征描述能力低、检索耗时等问题,并通过个性化局部特征提高了检索效果,使得检索率、平均准确率都达到90%,呈现出较好的检索效果,计算速度快,具有较强的鲁棒性和实用性。     

基于内容的标准烟叶图像数据库检索

基于内容的检索是当前多媒体数据库发展的一个重要研究领域。在图像数据库中,基于内容的图像检索技术一般采用颜色直方图为特征。该文提出了把图像的形状特征、颜色特征和纹理特征结合起来的方法进行基于内容的图像检索。通过对人的视觉检索过程的研究,提出把数据库中的图像依次分别按形状特征、颜色特征和纹理特征分级聚类的方法,既符合人的视觉特点又大大提高了检索效率。     

多媒体工程：2016——图像检索研究进展与发展趋势

目的 基于内容的图像检索方法利用从图像提取的特征进行检索,以较小的时空开销尽可能准确的找到与查询图片相似的图片。方法 本文从浅层特征、深层特征和特征融合3个方面对图像检索国内外研究进展和面临的挑战进行介绍,并对未来的发展趋势进行展望。结果 尺度下不变特征转换（SIFT）存在缺乏空间几何信息和颜色信息,高层语义的表达不够等问题;而CNN （convolutional neural network）特征则往往缺乏足够的底层信息。为了丰富描述符的信息,通常将SIFT与CNN等特征进行融合。融合方式主要包括：串连、核融合、图融合、索引层次融合和得分层（score-level）融合。"融合"可以有效地利用不同特征的互补性,提高检索的准确率。结论 与SIFT相比,CNN特征的通用性及几何不变性都不够强,依然是图像检索领域面临的挑战。     

多任务分段紧凑特征的车辆检索方法

目的 随着公共安全领域中大规模图像监控及视频数据的增长以及智能交通的发展,车辆检索有着极其重要的应用价值。针对已有车辆检索中自动化和智能化水平低、难以获取精确的检索结果等问题,提出一种多任务分段紧凑特征的车辆检索方法,有效利用车辆基本信息的多样性和关联性实现实时检索。方法 首先,利用相关任务之间的联系提高检索精度和细化图像特征,因此构造了一种多任务深度卷积网络分段学习车辆不同属性的哈希码,将图像语义和图像表示相结合,并采用最小化图像编码使学习到的车辆的不同属性特征更具有鲁棒性;然后,选用特征金字塔网络提取车辆图像的实例特征并利用局部敏感哈希再排序方法对提取到的特征进行检索;最后,针对无法获取查询车辆目标图像的特殊情况,采用跨模态辅助检索方法进行检索。结果 提出的检索方法在3个公开数据集上均优于目前主流的检索方法,其中在CompCars数据集上检索精度达到0.966,在VehicleID数据集上检索精度提升至0.862。结论 本文提出的多任务分段紧凑特征的车辆检索方法既能得到最小化图像编码及图像实例特征,还可在无法获取目标检索图像信息时进行跨模态检索,通过实验对比验证了方法的有效性。     

一种基于语义的图像数据库分类系统

实现了一种分等级的图像数据库自动语义分类系统，其中主要涉及白天、夜晚、日出／日落、室内、室外、建筑物以及风景等几个典型的语义信息。通过对图像的信息以及现有底层特征的分析，针对各级分类提取了一些判别能力好的特征。采用支持向量机(SVM)作为分类器；同时为了提高分类准确率，将支持向量机的输出改为概率形式，引入拒绝机制来拒绝一些置信度较低的样本。将Coogle检索出来的图像作为系统的测试样本取得了很好的分类结果，实验表明本系统可以对Google检索系统的结果进行一定的改进。     

The study on content based multimedia data retrieval system

Of late, advance in hardware and communications technology has been rapidly increasing the demand for diverse multimedia information, which, including all image, audio, video, text, numerical data, etc., should be designed to excel the existing information processing system in the functions of data storage, search, transmission, display, etc. The newest image retrieval system is gradually being converted from text-based into content-based retrieval, which uses the image content itself as features. In content-based retrieval, how to combine the color, shape, layout, texture, etc. used for describing each image or object is considered an important element. The existing method has chiefly used histogram out of the content-based image method using color information, but this has a drawback in being sensitive to brightness of light and the object size in the image. Thus, the present methods is intended to design and implement a system that can retrieve images similar to the query image from image database without losing image information in the use of color features.     

基于二值信息的颜色和形状特征的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像,提出了一种结合颜色、形状特征的图像检索方法.提出了新的用二值信息来表示图像的主色、全局色和形状特征的方法,并由此特征构造两个过滤器快速地过滤图像库中明显不相同的图像,以提高检索速度;采用改进的颜色直方图和形状基本特征进行相似度计算,为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,提出了一种动态调整两幅图像相似度中颜色特征和形状特征的权值系数的方法.文中方法与其它方法进行了比较实验,结果表明,该方法优于其它方法.     

基于独立关键子块和三角树的快速图象检索新方法

由于图象存储数据量非常大,因此提取图象特征和检索极为耗时.为了提高图象检索效率,将文本检索中的有效检索方法(基于关键字频率与关键字逆文档频率乘积的索引模型)结合三角树索引机制应用到基于内容的图象检索,提出了一种基于独立关键子块和三角树的快速图象检索新方法.该方法首先用独立分量分析将样本图象子块中的直方图特征映射到色彩概念空间来得到类似于文本中关键字的独立关键子块;然后再用训练好的模糊支持向量机去识别每幅图象中所包含的独立关键子块,由于独立分量分析能够使特征彼此保持高阶独立性,因此该方法与主成分分析方法对比,具有较高检索效率;最后,再通过构造三角树来来为图象数据库建立分层索引结构,以加快检索速度.     

基于色彩的图像数据库检索方法的研究

文中论述了基于色彩的图像检索方法,对色彩空间的选择、彩色聚类方法、色彩直方图的距离、以及基于图像分割的色彩直方图等方面进行了详细的论述;为提高图像检索的效率和精度,采用了多阶段相似比较的方法。