圖像檢索算法研究與實現(xiàn)(編輯修改稿)
2025-02-11 02:29 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 用于圖像檢索上還有一些問題亟待解決, 如算法的效率和復雜性,形狀特征的提取與描述等[5]。4. 基于語義的圖像檢索算法語義圖像檢索是更合理的圖像檢索方式。雖然目前基于內(nèi)容的物理特征的圖像檢索作為一項倍受關注的技術在研究和商業(yè)方面都取得了一定成果, 但由于它只利用了圖像本身固有的物理信息, 因此, 它只在特定的應用領域,如指紋識別、商標檢索等方面獲得成功。圖2 圖像內(nèi)容層次模型圖2所示的圖像內(nèi)容層次模型中，語義位于最高層：第3層。第2層和第3層之間的差別被許多學者稱為“語義鴻溝”。語義鴻溝的存在是目前基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)還難以被普通用戶接受的原因。在某些狹窄的專業(yè)領域，比如指紋識別和醫(yī)學圖像檢索中，將圖像低層特征和高層語義建立某種聯(lián)系是可能的，但是在廣泛領域內(nèi)，低層視覺特征與高層語義之間并沒有很直接的聯(lián)系。如何最大限度地減小圖像簡單視覺特征和豐富語義之間的鴻溝問題，是語義圖像檢索研究的核心。其中的關鍵技術，就是如何獲取圖像的語義信息[6]。圖像語義包括空間關系語義、對象語義、場景語義、行為語義和情感語義。其中情感語義是最高層的語義，通常用形容詞來描述，其涉及到人的認知模型、文化背景和美學標準等。以用戶情感為線索的圖像檢索，目的在于令檢索系統(tǒng)能更好地理解和把握用戶心理感覺上對圖像檢索的要求，令檢索結(jié)果更接近于用戶的情感需求。此方法既有助于抓住用戶觀賞圖像時的情感變化，為合理地分析用戶在檢索獲取這些圖像時的提問提供依據(jù)，還有助于對現(xiàn)有基于內(nèi)容檢索提供有益的補充，彌補現(xiàn)有研究在情感語義特征捕捉中的不足，以期更全面地揭示圖像特征。情感圖像檢索主要涉及
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