增量学习语义属性的图像内容检索系统增强-论文.pdf

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1、第31卷第1期计算机应用研究Vo1．31No．12014年1月ApplicationResearchofComputersJan．2014增量学习语义属性的图像内容检索系统增强丁学东，刘渊，谢振平(江南大学数字媒体学院，江苏无锡214122)摘要：大规模图像内容检索是实现图像语义信息获取的重要手段，其首要需解决图像低层特征与用户高层语义间的语义鸿沟问题。针对该问题，引入图像语义属性，并结合增量分类学习方法(onlinecorevectormachine，OCVM)，提出了一种增量构建大规模图像内容检索系统的新方法。该方法借助检索反馈学习机制可

2、以提升图像语义属性的辨别准确性，能在扩张图像库规模的同时，提升图像内容检索的可靠性。实验结果表明了上述方法的有效性，其检索性能可逐步地达到离线构建方法的最佳性能，但具有更好的可扩展性和自提升能力。关键词：图像内容检索；语义属性；低层特征；增量学习中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1001-3695(2014)01—0273—04doi：10．3969／j．issn．1001—3695．2014．01．064Improvementofcontent—basedimageretrievalsystembyincrementallyle

3、arningsemanticattributesofimagesDINGXue—dong，LIUYuan，XIEZhen—ping(SchoolofDigitalMedium，JiangnanUniversity，WuxiJiangsu214122，China)Abstract：Thelarge．scalecontent．basedimageretrievalsystemmustbeanimpo~antmeansofgettingsemanticinformation，firstlyitneededtosolvetheproblemofthe

4、semanticgapwhichbetweenthehigh．1evelsemanticstheasersneededandthelow-levelfeaturesoftheimage．Facingtothisquestion．itintroducedtheimagesemanticattributes．andcombinedwithinerementallearningmethodOCVM，thispaperproposedanewmethodwhichbasedonbuildinganewlarge—scalecontent-baseim

5、ageretrievalsystemincrementally．Itusedtheretrieva1feedbacklearningmechanismstoenhancetheaccuracyonidentifyingtheimageselnan．ticattributes．WiththeexpansionoftheSCaleoftheimagelibrary．itcouldimprovethereliabilityofthecontent—basedimagere—trievalatthesametime．Theexperimentalre

6、sultsshowtheeffectivenessoftheabovemethod．andtheretrievalperformanceofthemethodcangraduallyachievethemethodwhichconstructedoffline．buthasbettersealabilitYandimprovingcapacityitself．。Keywords：content—basedimageretrieval(CBIR)；semanticattributes；low—levelfeatures；incrementall

7、ylearning传统的图像内容检索(CBIR)通常采用以下三个步骤”。：高效的扩容，满足系统的可伸缩性。a)根据图像的颜色、纹理、形状等低层特征提取图像的特征矢为此，本文提出一种通过增量学习图像语义属性的图像内量，即将图像进行数字化表征；b)利用提取的特征矢量计算图容检索系统构建新方法。新方法中，通过引入图像语义的属性像库中的图像与用户输入图像的相似度；C)通过判断相似度分类策略，解决图像低层特征与高层语义间的语义鸿沟问题；的大小进行图像检索。其问题是，图像的数字化表征难以很好同时引入在线核向量机(OCVM)方法对新增图像进行学地反映图像语

8、义内容，图像的低层视觉特征与用户所需的高层习，实现图像检索库的增量扩容。此外，利用OCVM的增量反语义之间存在着语义鸿沟。因此，基于语义的图像检索已馈学习能力，在扩