图像语义检索中的相关反馈技术研究

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1、摘要随着信息技术的普及和信息化程度的不断提高，数字图像的数量快速增长，研究和开发高效准确的检索技术，不断满足人们对图像信息的需求显得非常迫切。基于内容的图像检索在捕捉语义方面具有很大的局限性，因此研究基于语义的图像检索是十分必要的。目前，相关反馈是捕获图像语义，缩短“语义鸿沟"的重要手段。本文在此方向上进行了深入研究，以期改善图像语义检索的性能。本文的主要工作及研究成果如下所述：1．通过简单的定量分析，发现语义网络方法在多用户模式下对反馈噪声鲁棒性不足。针对此问题，提出了基于投票思想和语义矩阵的相关反馈算法。在此基础上，提出了一种新颖的新图添加策略，避免新图与原图像库中的每个

2、图像进行视觉特征相似度的计算，减少了系统的运算开销。为了向用户提供灵活和人性化的检索方式，对那些可转化为语义向量的查询，给出了有效的处理方法。2．传统的图像检索中所采用的相关反馈策略属于短期学习，丢弃了宝贵的用户历史反馈信息，不利于学习速度的加快和检索性能的提高。针对此问题，研究了长期学习策略来改善查询效果。首先，设计了一个具有反馈日志学习功能的图像检索框架。接着，提出了一种表示反馈日志各条记录的方法。然后，通过分析和利用反馈日志，得到图像之间的语义关联度。以此为基础，构建语义关联度矩阵，并基于该矩阵对图像进行K均值聚类。最后，当用户以库中的图像作为查询示例时，系统采用加权求

3、和的方法得出图像之间的综合相似度，使检索结果更贴近于用户对语义的理解和感知。关键词：图像检索相关反馈反馈噪声语义矩阵长期学习反馈日志‘Abstract三AbstractWiththeuniversalizationofinformationtechnologiesandcontinuousimprovementofinformationlevel，theamountofdigitalimagesincreasesrapidly．Therefore，inordertocontinuallymeetpeople’Sdemandforcapturingimages，itisvery

4、urgenttostudyanddevelopsomeefficientandaccurateretrievaltechnologies．ThetechnologiesofCBIRalelackofthecapacityofcapturingimagesemantic．soitisverynecessarytomakegreatefforttostudythetechnologiesofsemantic-basedimageretrieval．Recently,relevancefeedbackhasbeenanimportantmeailstocaptureimages’s

5、emanticandnarrowthe”semanticgap”．Thus，thekeyresearchworkofthisdissertationisthetechnologiesofrelevancefeedbackwiththeaimofimprovingtheperformancesofimagesemanticretrieval．Maininnovativecontributionsareasfollows．1．Bysimplequantitativeanalyzing，theconclusionthatthemethodofsemanticnetworkislac

6、kofrobustnessatamulti—usercircumstanceismade．Toaddressthisproblem,analgorithmofrelevancefeedbackbasedonvotingideaandsemanticmatrixisproposed；Onthebasisofthealgorithm，anovelstrategyisbroughtforwardtoaddnewimagesintotheretrievalsystem,whichCanavoidgreatcalculationofthesimilaritiesofvisualchar

7、acteristicsbetweenthenewimageandeveryimageinthedatabase．Thus，thecalculationloadofsystemCanbecutdown；Inordertosupplysomemoreflexibleanduser-friendlywaystousers，aneffectivemethodtoprocessthequerythatcanchangedintotheformofsemanticvectorisgiven．2．Relevancef