一种基于图像高层语义信息的图像检索方法

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1、第11卷第12期中国图象图形学报Vol.11,No.122006年12月JournalofImageandGraphicsDec.,2006一种基于图像高层语义信息的图像检索方法吴楠宋方敏(南京大学软件新技术国家重点实验室,南京210093)摘要由于基于图像高层语义信息的图像检索与传统的图像特征匹配检索相比,在检索的准确性、结果相关性以及降低误检率等方面具有明显的优势,因此高效的图像检索方法应该充分利用图像蕴涵的高层语义信息。为了利用图像的高层语义信息来进行图像检索,在深入研究图像高层语义的低层特征描述的基础上,提出了图像语义的层次划分,并对每个高层语义层提出了语义抽取和检

2、索算法。实验结果表明,该检索算法可以有效地对图像高层语义信息进行提取,并可作为新型高效图像检索系统的一个模型。关键词基于内容的图像检索层次化语义模型图像高层语义信息信息抽取图像挖掘中图法分类号:TP391.3文献标识码:A文章编号:100628961(2006)1221774207AnImageRetrievalMethodBasedonHigh2levelImageSemanticInformationWUNan,SONGFang2min(StateKeyLaboratoryforNovelSoftwareTechnology,NanjingUniversity,Nanj

3、ing210093)AbstractComparingwiththetraditionalimageretrievalbasedonfeaturesmatching,themethodbasedonthecontentsofhigh2levelsemanticinimagehasdistinguishedadvanceinaccuracy,content2relativityandanti2interference.Aneffectiveimageretrievalmethodshouldmakefullyuseofthehigh2levelsemanticscontent

4、sofimages.Basedonthedeepresearchingonthelow2levelfeatures’descriptionofimage’shigh2levelsemantics,inthispaperanewmodelonimage’ssemanticlevelsispresented,andtheextractionandretrievalalgorithmforeverylevelofimage’ssemanticisestablished.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmscanmakeeffect

5、iveextractiononimage’shigh2levelsemanticinformation,andtheycanbeusedasamodelonnovelandeffectiveimageretrievalsystems.Keywordscontentbasedimageretrieval,stratifiedsemanticmodel,high2levelsemanticinformationinimage,informationextraction,imagemining与图像库中图像的相似程度来找出最符合检索要求1引言的图像的过程。基于内容的图像检索(co

6、ntentbasedimageretrieval,CBIR)因与其他图像检索方法相比随着多媒体和互联网技术的迅速发展,图像成具有很多方面的优势而已成为目前图像检索技术的为一种重要的信息资源,由于其所包含的信息量远研究主流。超过文字,因此图像的检索技术已经成为一个研究然而,目前CBIR主要只利用了图像的低层视热点,并成为数字化图书馆、多媒体网络信息检索等觉特征(如颜色、纹理、形状)进行检索,而人对图像[1,2]重大研究项目中的关键技术。的描述以及对图像之间相似性的判断则一般是建立[3]图像检索就是通过比较待查图像(或关键字)在图像所描述的对象、场景以及行为特征之上,基金项目:

7、江苏省自然科学基金项目(BK2003066)收稿日期:2005201211;改回日期:2005210226第一作者简介:吴楠(1981~),男。现为南京大学硕博连读研究生。主要研究领域为软件新技术与方法学、信息检索与获取技术。E2mail:macao_1999@263.net第12期吴楠等:一种基于图像高层语义信息的图像检索方法1775也就是说,由于检索者进行检索的主要依据是图像象的概念就进入了语义,其虽比第1层次更接近人的高层语义(如图像所表达的对象、行为、场景或感的抽象思维也更容易被人所描述和接受,然而,由于情

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