基于ROI与MCS的图像检索方法

由于目前还没有语义级的目标区域提取算法,致使难以准确提取表达用户检索意图的图像区域,而只提取图像单个特征往往不能满足各种检索需求.针对此,本文引入用户选择感兴趣区域(ROD和多分类器系统(MCS),先由用户选择感兴趣区域,然后提取所选区域的多种特征,分别构造相应的分类器,最后通过对各分类器结果的集成得到检索结果.实验结果表明,本文方法能够准确获取用户的查询意图,具有更高的查准率.     

融合区域特征和相关反馈的图像检索

提出了一种新的基于内容的图像检索算法,该算法提取图像的颜色-空间特征,在HSV空间中将图像按照H分量进行区域划分,利用区域特征层面上的相似度对图像进行检索,并引入用户的相关反馈来调整并记录示例图像中各对象的特征权值。实验结果表明,该算法可以使计算机更加精确地理解用户的查询要求,提高查询的准确率。     

基于内容的图像检索中的相关反馈算法

近几年,相关反馈算法作为解决图像检索问题行之有效的方法,受到人们越来越多的重视,各种各样的相关反馈算法层出不穷,该文回顾了早期的启发式相关反馈算法和近期的最优相关反馈算法,对现有的相关反馈算法进行了分析、总结和对比,并提出了今后相关反馈算法的发展方向。     

基于SVM的相关反馈图像检索研究

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图和基于图像分割的检索过分依赖复杂的图像分割算法二者的不足,在基于子图的图像检索思想的基础上,给出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法,并通过基于SVM的相关反馈算法来更好地捕获用户的检索意图。实验证明,该算法能发挥用户在检索过程中的作用,具有简单、高效、查全率较高的优点。     

一种改进的基于标准离差的相关反馈图像检索方法

MARS系统是采用相关反馈方式进行图像检索的一个范型.本文在分析该系统所采用权值调整算法基础上,考虑负例图像因素引入了一个参数,并提出了一种新的改进算法.通过在由1000幅图像构成的Corel数据库中的试验,改进后算法在大部分图像类型的检索上性能有明显提升.     

基于内容的多特征综合图像检索

相关反馈用于基于内容的图像检索是一个研究热点，事实证明多特征的基于综合图像检索优于基于单一特征的检索，文章在Rui的动态调整权值方法的基础上，提出了一些改进思想，克服原来方法的一些不足。     

一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法

利用图像全局特征的检索不能很好地检索用户想要的对象内容,而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法。针对上述两者的缺点,文中提出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法首先对样例进行多分辨率树状分解,再由用户选择分解后的任意多个感兴趣的子图,提取子图的特征以进行相似性度量,并应用相关反馈以更好地捕获用户的检索意图。该方法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征,且经由实验证明具有较高的查全率。     

一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法

利用图像全局特征的检索不能很好地检索用户想要的对象内容，而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法。针对上述两者的缺点，文中提出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法首先对样例进行多分辨率树状分解，再由用户选择分解后的任意多个感兴趣的子图，提取子图的特征以进行相似性度量，并应用相关反馈以更好地捕获用户的检索意图。该方法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征，且经由实验证明具有较高的查全率。     

基于贝叶斯分类器的图像检索相关反馈算法

由于图像底层特征及其本身所包含的上层语义信息的巨大差距,使得基于内容的图像检索很难取得令人满意的效果.作为一种有效的解决方案,在过去的几年中,相关反馈在该研究领域取得了一定的成功.提出了一种新的具有学习能力的反馈算法.该算法基于贝叶斯分类原理,运用不同的反馈策略分别处理正、负反馈,同时它具有学习能力,可以运用用户的反馈信息不断地修正检索参数,使系统的检索能力得到不断的提高.通过在大图片库上的检索实验 ,该算法产生的效果大大优于当前其他的反馈方法.     

相关反馈在古籍页面图像内容检索中的应用

"基于视觉相似性的古籍内容检索系统"将汉字看作图像,对它提取特征,进行基于内容的图像检索.古籍字符的语义特性和基于内容图像检索的局限性使系统目前的查询表现仍然无法满足用户的需求.相关反馈是近年来图像检索领域的一个研究热点,该项目将相关反馈的基本原理用于古籍检索系统,采用"修正查询向量"的方法来改善检索效果.本项目的创新之处在于第一,相关反馈是针对古籍检索样本中的多个对象同时进行的;第二,对正例和负例采用了不对称的处理方法.实验表明,相关反馈机制的加入大大提高了系统的查全率,对查准率也有一定改善.     

一种图像检索中的灰色相关反馈算法

在交互式CBIR系统中,由于用户的查询需求常常是模糊的,因此检索结果从某种意义上说是不确定的。于是,可以将图像检索过程视为一个“灰色系统”,其中的查询向量以及图像特征的权重可视为“灰数”。基于此,该文提出了一种新的相关反馈技术,它采用“灰关联分析”理论来分析和描述“例子图像”与“相关图像”之间的关系,据此自动更新查询向量与图像特征的权重,从而更准确地描述用户的查询需求。实验结果表明,这种相关反馈算法能较好地描述用户的查询需求,显著地改善了图像检索的性能。     

基于灰色系统理论的多特征相关反馈图像检索

探讨了灰色系统理论在相关反馈图像检索中的应用,提出了一种基于灰色系统理论的相关反馈图像检索算法,动态地更新查询向量,从而使图像检索结果与人的主观感知更加接近,具有自适应性。实验结果表明,文中的方法是很有效的。     

图像检索中相关反馈技术的特性研究

介绍了基于内容的图像检索技术以及一些图像检索系统存在的局限性,分析了为解决此局限而引入的相关反馈技术的机制,它将人也作为检索系统的一个部分,根据用户的反馈重新查询,从而提高检索精度。并将相关反馈技术分成3类,研究了采用相关反馈技术的图像检索系统的时序特性。     

利用相关反馈技术的图像检索研究

介绍了一种支持语义的图像检索系统——PICsearch(PICTURE Search),该系统获取图像低层特征(颜色)时采用基于区域的主颜色提取算法,综合考虑了图像的像素统计特征和空间位置信息同时节省存储空间和计算时间.提出了高级视觉特征的语义查询.在图像库上构建一个可扩展的语义网络,利用一种基于用户相关反馈的机器学习策略来改进这种语义网络,以解决低层特征向高层语义特征的过渡问题,使检索能够体现高层次语义属性.实验证明,PICsearch能有效通过人机协同工作,弥补了计算机理解能力的不足,提高了检索效率.     

颜色、纹理、形状及相关反馈在图像检索中的应用

图像数据库的不断庞大使基于内容的图像检索成为研究热点,目前主要集中于底层特征的相似度匹配。文章重点介绍了颜色特征中的分块主色法,纹理特征中的灰度共生矩阵法和形状特征中的小波变换及不变矩法。在利用单一特征检索的基础上,该文提出了一种综合利用上述三种特征共同进行检索的方法。同时,还将相关反馈技术融合到算法中,通过权值矩阵的正负调整及三种特征系数的调整来提高检索准确率。由实验数据表明,文中的方法是很有效的。     

Content-Based Image Retrieval Based on ROI Detection and Relevance Feedback

Content-based image retrieval is an important research topic in computer vision. We present a new method that combines region of interest (ROI) detection and relevance feedback. The ROI based approach is more accurate in describing the image content than using global features, and the relevance feedback makes the system to be adaptive to subjective human perception. The feedback information is utilized to discover the subjective ROI perception of a particular user, and it is further employed to recompute the features associated with ROIs with the updated personalized ROI preference. A fast computation technique is proposed to avoid repeating the ROI detection for images in the database. It directly estimates the features of the ROIs, which makes the query process fast and efficient. For illustration of the overall approach, we use the color saliency and wavelet feature saliency to determine the ROIs. Normalized projections are selected to represent the shape features associated with the ROIs. Experimental results show that the proposed system has better performance than the global features based approaches and region based techniques without feedback.     

一种新的基于SVM的相关反馈图像检索算法

提出了一种新的基于支持向量机(SVM)的相关反馈图像检索算法。实验结果表明,该算法在一定程度上解决了基于SVM的相关反馈图像检索中存在的样本不足的困难,提高了系统的检索性能。     

一种改进的粒子群算法和相关反馈的图像检索

由于图像的低层特征与高层语义之间存在着语义鸿沟,以及用户对图像理解的主观性和易变性,使得基于内 容的图像检索结果不能很好地满足用户的需求。为解决这个问题,将粒子群算法和相关反馈引入到图像检索过程中, 根据用户的反馈信息,引入二自适应调整和Beta自适应变异的粒子群算法动态调整图像的特征权重,从而提高图像 的检索精度,以更好地满足用户的需求。     

基于高层语义及相关反馈的图像检索

在基于内容的图像检索基础上,提出了基于高层语义词和颜色词检索。在交互过程中充分发挥人的作用,系统不断自动地从图片中提取高层语义特征,并结合相关反馈技术优化系统性能。实验结果表明,系统取得了较好的性能。