基于多特征的分层图像检索技术研究及应用实现

《基于多特征的分层图像检索技术研究及应用实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、４各种成Ａ聲ｇＵＭＩＶ巨ＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴ巨ＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡＩ硕±学化论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ．．禮费心．占爹，．．．装適．１－：乂卢｜＇－／－皆＼争苗蕾羞；；Ｖ．珠辦满；；＼ｙ苦，／＇＇＾＼／ｓｓｅ－＾０＂■论文题目基于多特征的分层图像检索技术抑究孜应用实现．－－、，学科专业信号与信息处狸．学号２０１３２１０２０４２８■ｗ■■■■，，巧者姓名王：Ｑ红指导教师

2、李纯明教授．．—．■．．．＂＇＇Ｕ，■．．独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加砂标注和致谢的地方，也不包含为夕ｈ，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材輯。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说明并表示谢意。作者签名：曰期：护｜忘年］：月ｆ乐曰重里化论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文和磁盘，的规定，有权保留并向

3、国家有关部口或机构送交论文的复印件全论文的。人科技大学可Ｗ将学位授权电子允许论文被查阅和借阅本影、入有关数据臥印或扫描检索，可采用印缩编库进行部或部分内容保。存、汇编学位论文等复制手段）文在密应遵守此规定（保密的学位论解后签；签：导师名名作者如也里丈考哨ｋ：月日日年ｒ期Ｊ成如分类号密级注1UDC学位论文基于多特征的分层图像检索技术研究及应用实现（题名和副题名）王卫红（作者姓名）指导教师李纯明教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业信号与信息处理提交论文日期2016.03.31论文答辩日期2016.05.23学位授予单位和日

4、期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchOnMultipleFeaturesFusionHierarchicalImageRetrievalandImplementationAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:Signal&InformationProcessingAuthor:WangWeihongSupervisor:Prof.LiChunmingSchool:SchoolofElect

5、ronicEngineeringofUESTC摘要摘要基于内容的图像检索是多媒体信息检索的重要研究方向，它是一种基于“以图搜图”的检索技术，广泛应用于多个领域，如电子商务子中的商品图像检索。随着网络的普及，数字图像得到显著增长，成为多媒体社会中主要信息的来源。各式各样的图像遍及到我们日常的生活学习中，如何快速准确的对图像信息进行分析和检索具有重要的研究价值。本文是对基于内容的图像检索技术进行研究。根据对该技术的相关理论知识和算法的学习，采用了多特征融合的分层图像检索方法。该方法的第一层是图像筛选层，本文提出了基于稀疏的多类别分类方法对图像进行筛选；第二层是精确图像检索层，采用

6、多特征融合的方法对图像进行精确检索。本文将多特征分层图像检索技术应用在商品检索中，具体的工作和创新如下：（1）在基于稀疏分类的图像筛选层中，本文提出一种基于稀疏的多类别分类方法。传统的稀疏分类方法是根据重建残差进行分类，并且将图像归为某一类，这样容易导致分类错误，从而不能达到图像筛选的目的。因此，本文提出一种基于稀疏的多类别分类方法，结合稀疏表示的特性，采用重建残差和稀疏系数的比值来进行分类，把图像归为相似的前N类，减少分类错误，达到图像筛选的目的，构成精确检索层的候选图像集。（2）在精确图像检索层，本文采用多特征加权融合的检索方法。首先提取SIFT特征，根据词袋模型特征表示

7、方法，得到图像的直方图特征。本文引入了DirichletFisher核的直方图转换方法，得到具有较强辨别力的SiftBowDirfk特征，提高检索的性能。此外，针对单一特征不能准确描述图像的缺点，本文采用多特征加权融合的方法来表示图像，加强了图像的视觉特征表示能力，提高了图像检索的查准率和查全率。（3）结合分层图像检索技术，本文提出了基于稀疏的多类别分层检索方法。通过基于稀疏多类别的分类对图像进行筛选，减少了检索过程特征匹配的数量；采用多特征融合的方法对图像进行精确检索，提高了检索的性能。（4）将多特征