图像检索中自动标注与快速相似搜索技术研究

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1、中国科学技术大学博士学位论文图像检索中自动标注与快速相似搜索技术研究姓名：王斌申请学位级别：博士专业：信号与信息处理指导教师：李明镜;俞能海20070401中国科学技术大学博士论文摘要3、基于本文所提框架，我们提出了若干种有效的图像标注改进算法，分别改进了相应的图像关系计算方法、词汇闯关系计算以及学习算法等部分。实验表明，本文提出的算法取得了明显效果，也说明了所提统一自动标注框架的有效性。4、基于内容的图像检索其核心问题是相似图像的检索问题，同时，在自动图像标注中经常需要寻找与待标注图像相似的图像集合。所以，我们探讨了快速搜索相似图像的算法。为了简化问题，我们首先讨论了如何在大规模图像库中

2、快速进行重复图像的检测。针对此问题，我们提出了一种高效的图像表示和索引方法，该方法计算复杂度低，准确度高，所需存储量小，具有很好的检测性能。5，我们将该重复图像检测的方法进一步扩展到相似图像的搜索中，联合利用多种图像特征的表示和索引，通过机器学习的方法以最佳方式对这些信息进行组合，实现了对大规模图像集快速寻找相似图像的功能。关键词：自动图像标注，图像标注改善，重复图像检测，相似图像检索Ⅱ中国科学技术大学博士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofimagingtechnology,digitalcamerasandotherima西ngdevicesare

3、becomingmoreandmorepopular．Sothenumberofavailableimagesincreasesatanexplosivespeed．Further,theIntemetgreatlyfacilitatesthecommunicationbetweenpeople．Theexchangeanddelivererofdigitalimagesareverycheapandconvenient．Meanwhile，theeverincreasingnumberofimagesbringsproblemstoendusersitheycannotfindwhatt

4、heyreallyneedfromhugeamountofavailabledata．Therefore，alotofimageretrievalandsearchtechnologiesaredeveloped．Presentimageretrievalusuallydepends011theannotationinformation，whichisthetextualdescriptionofanimage．Whilethenumberofimagesisfastincreasing,manuallylabelingallimagesbecomesinfesible．Therefore

5、，automaticimageannotationreceivesgreatattentionandresearcheffortinrecentyears．Themostdifficultproblemsare“semanticgap”andefficiencyproblemsduetothehugenumberofimages．Besides，content-basedimageretrieval(CBIR)isnecessaryinmanyapplicationareas，suchasmedicialimageretrieval．Automaticimageannotationalso

6、needstoperformCBIRinmanyoases．ThekeyprobleminCBIRistoquicklyandpreciselyfindimagessimilartothequeryone．Becauseimagesareoftenrepresentedashigh-dimensionalvectorsandtheirhugemalOunt．botlltheindexandsearchaleverydifficult．Whenthenumberofimagesincreasestomillionsorbillions，suchfastsimilarimagesearchwi

7、llbeaverychallengingresearchproblem．Thisdissertationfocusesontheautomaticimageannotationandfastsimilarimagesearch．Tomakeitclear,themaincontentandcontributionarelistedbelow：1。Introdutioustotheautomaticimageannotat