基于内容的图像检索技术研究及应用

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：39学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：基于内容的图像检索技术研究及应用论文作者：韩峤鹏学科：信息与通信工程指导教师：卓力教授论文提交日期：2016年5月UDC：39学校代码：10005中文图书分类号：TP391学号：S201302102密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：基于内容的图像检索技术研究及应用英文题目：RESEARCHONCONTENT-BASEDIMAGERETRIEVALANDITSAPPLICATIONS论文作者：韩峤鹏学科专业：信息与通信工

2、程研究方向：图像检索申请学位：工学硕士指导教师：卓力教授所在单位：电子信息与控制工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：韩峤鹏日期：2016年6月3日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论

3、文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：韩峤鹏日期：2016年6月3日导师签名：卓力日期：2016年6月3日摘要摘要随着现代科学技术的飞速发展，特别是近年来物联网、社交网络等新技术的不断涌现，导致网络中的图像数据呈现爆炸式增长趋势。如何对图像资源进行合理利用，建立高效索引，特别是如何在大规模数据库中准确快速检索出用户感兴趣的图像，成为一个亟待解决的课题。本文开展了对基于内容的图像检索技术及应用的研究。本文的研究内容包

4、括以下几个部分：首先，对Dense-SIFT特征的提取方法进行改进，提出了一种自适应DenseSIFT特征提取方法。图像中不同区域包含的纹理信息不同，传统的DenseSIFT采用固定尺寸的掩膜进行特征提取，会导致对于复杂区域提取不充分以及对简单区域过度提取的问题，造成时间的浪费。本文根据图像边缘的复杂度，自适应调整DenseSIFT的掩膜尺寸，提高了特征对图像的描述能力。然后借助K均值聚类算法和“词袋”（Bow,BagofWords）模型，对自适应Dense-SIFT特征进行表示。同时，将颜色特征与自适应Dense-SIFT描述符相结合，构成特征向量来表示

5、图像的内容。在此基础上，提出了一种图像检索方案。实验结果表明，与传统Dense-SIFT特征提取相比，该方案可以将查准率提高3.2%，可以获得更好的检索性能。其次，为了进一步提高检索性能，提出一种基于上下文相关性的重排序方法。该方法首先自动标注初始检索结果的相关性等级分数，然后对于未标注的图像，寻找标注集中的k近邻，构成近邻集。接下来计算未标注图像与各个近邻间的相似性，构成相似矩阵。通过计算重构系数矩阵，即可得到每幅图像最终的相关性等级分数，实现重排序过程。此外，本文从检索性能、时间消耗等方面出发，将基于上下文的重排序方法与基于后验概率的重排序和基于SVM

6、的重排序方法进行了对比。实验结果表明，采用本文提出的重排序方案，可以将查准率提高5.7%，在时间消耗上虽略高于基于后验概率的重排序方法，但是却能达到最优的检索性能。第三，本文将图像检索技术应用于监控视频人脸检索中，提出了一种面向监控视频的人脸图像检索方案。对于监控视频图像，首先利用AdaBoost算法进行人脸检测，判断图像中是否包含人脸，并划分出人脸区域。然后使用均匀分块和局部分块两种方法对人脸区域提取分块LBPH(LocalBinaryPatternHistogram)特征组成特征向量，通过特征向量之间的相似性度量来判断人脸图像的相似性，并I北京工业

7、大学工学硕士学位论文将最相似的人脸图像返回作为检索结果。实验结果表明，本文提出的人脸检索方案对于背景复杂、姿态变化多样、分辨率较低的监控视频图像，具有良好的适用性。同时均匀分块LBPH特征在综合考虑了高、低分辨率图像的情况下，可以获得最优的检索性能。最后，建立了面向监控视频的人脸图像检索演示验证系统，包含人脸检测与划分、特征提取、相似性度量等功能模块，在处理不同分辨率的图像时，均能获得较好的检索性能。关键词：基于内容的图像检索；自适应Dense-SIFT特征；重排序；人脸检索IIAbstractAbstractInrecentyears,withth

8、erapiddevelopmentofmodernsciencea