一种基于自学习的动态语义网络的图像检索方法

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1、万方数据第35卷第2期西南师范大学学报(自然科学版)2010年4月V01．35No．2JournalofSouthwestChinaNormalUniversity(NaturalScienceEdition)Apt．2010文章编号：1000—5471(2010)02—0190—04一种基于自学习的动态语义网络的图像检索方法秦小铁，邱玉辉，尹世群西南大学计算机与信息科学学院，重庆400715摘要：基于关键字和基于内容的图像检索是图像检索系统中的两种重要方法．而当今，图像检索系统重点强调在图像检索过程中，高层语义与低层视觉特征的结合．最近，一些研究者在检索周期中采用用户互交，使用上述方法

2、和半自动图像检索的结合，取得了一些成果。但没有自学习的动态语义功能·检索效率不高．论文给出的方法是基于一个分层的语义网络，在图像检索领域能够响应不能的需求，并且根据用户的反馈，执行一个新的动态学习检索过程，可以明显的提高图像检索效率．关键词：图像检索；底层特征；高层语义，语义网络中图分类号：TP317．4文献标识码：A随着多媒体技术和因特网的飞速发展，各种多媒体信息大量涌现．如何从大量信息中快速有效地检索到所需信息，已成为多媒体技术研究的重要课题．图像信息的检索成为多媒体检索研究的热点．高效的图像检索技术获得了大量的研究兴趣u引．将数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等技术与传统

3、数据库技术结合，建立高效的图像检索机制，是对传统检索技术的重大挑战∞J．近年来，图像数据库大小和可用性不断增长，大多研究员研究图像检索和注释的不同模型，试图将真正语义纬度合并到基于内容的视觉图像检索里H巧J．在这种方法里，图像可以用关键词匹配检索或根据视觉内容半自动地配比检索¨．6j．它提供了一些方法用于执行交互式的长期学习过程．这些方法基于用户半自动反馈¨J，增加了在相关的图像和关键词询问之间的关联权重，减少了不相关的图像和查询之间的链接权重．其外还提出了一些类似的方法用于半自动图像注释∞刮．但是，不断增大的图像数据库，自动语义传播的高误差率，以及同义概念的相关问题是这个领域中值得考虑

4、的问题¨”¨]．而且大多图像检索系统是使用交互方式来支持概念性检索和半自动图像注释．手工图像注释费力和费时，完全自动的图像注释技术仅使用图像间的低水平特征的相似性从附注的图像扩展到对未贴标签的图像¨J．在这种情况下，由于图像的低水平视觉特征不足以展现图像内容，并且图像内容的复杂性对用户来说很难准确描写，因此检索的准确性明显有限‘，引．1基于自学习的动态语义网络图像检索模型基于自学习的动态语义网络图像检索模型如图1所示．主要组成部分是语义网络、新关键词登记单元、以及用于更新语义网络和图像之间的语义联系的长期学习单元．其中语义网络的构建是关键．这里，语义网络的结构我们采用的是同义词关键词的等

5、级树，它可以减少响应时间和语义关键字的模糊决议，以及同义或多义关系的灵活性．在该树形结构中，每个节点包括～个同义词关键词集合，且节点之同的关系基于概念化／专业化关系的合理层级．语义网络中每个结点上的关键字都将分配一个权值，该权值称为相关结点上那个关键字的隶属度．收稿日期：2009一10—31基金项目：国家973计划项目(No：2003cb317008)；博士基金项目(No：SWUB2008067)；教改项目(No：2008JY058)的资助．作者简介：秦小铁(1979一)，男，河南镇平人，硕士研究生，主要从事人工智能、语义网络、图像检索方面的研究．通讯作者：邱玉辉．万方数据第2期秦小铁，

6、等：一种基于自学习的动态语义网络的图像检索方法1912基于自学习的动态语义网络图像检索的实现方法2．1语义网络由于语义网络结构对于长期学习操作的重要性，我们给出的语义网络的结构是同义词关键词的等级树，以用户交互的方式来监控语义网络的更新和图像的相关概念，语义网络同图像之间的交流类似于一个同义词节点关联的小组，当某一节点诠释某一图像的语义内容时，该图像就会同该语义节点相关联．所以，即便采用完全匹配方式，可以在相关同义词集中检索到关键词．我们在系统中使用了两个不同的权重集合．在相关的同义词节点中的同义词的权重级别解释关键词节点在的那个节点中的隶属度；另一权重值被分配给图像和网络节点的／I新的

7、关键字注册单元LI／I新的关键字注册单元L-1语义网络l一输入查询关系网络l＼I相关的反馈躲ll语义搜索l工l长期的学习单元l图像数据库l图1基于自学习的动态语义网络图像检索模型之间的语义联系，用于描述语义概念对图像内容的重要性．在结构中，所有的同义词集合的相关图像有着不同关联权重．基于语义网络的同义关键词的隶属度的半自动更新以及图像和语义网络各个概念之间的关联权重设置方法：首先，数据库中所有的图像连接到了语义网络中所有的节点，这些