圖像檢索技術(shù)綜述-閱讀頁(yè)
2024-10-19 15:19本頁(yè)面
【正文】 種：由高層語(yǔ)義導(dǎo)出低層特征和由低層特征向高層語(yǔ)義的轉(zhuǎn)換。在獲取語(yǔ)義和有效地表達(dá)語(yǔ)義的基礎(chǔ)上，可以建立語(yǔ)義索引，提取圖像語(yǔ)義的模型見(jiàn)圖 3。 基于知識(shí)的圖像檢索 將人工智能領(lǐng)域的基于知識(shí)的處理方法引入到圖像處理領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)圖像理解、知識(shí)表達(dá)、機(jī)器學(xué)習(xí)，并結(jié)合專(zhuān)家和用戶(hù)的先驗(yàn)知識(shí)，建立圖像知識(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的智能檢索。 一個(gè)圖像搜索引擎的系統(tǒng)模型 SeekImg系統(tǒng)是華中科技大學(xué)圖像識(shí)別與人工智能研究所開(kāi)發(fā)的，一個(gè) 上的圖像搜索引擎的原型系統(tǒng)。 SeekImg由四部分組成：爬蟲(chóng)部分、圖像處理、圖像數(shù)據(jù)庫(kù)和查詢(xún)服務(wù)器。 [5] 用戶(hù)可采用的三種查詢(xún)方式： ① 當(dāng)用戶(hù)采用傳統(tǒng)的關(guān)鍵字檢索方式時(shí)，利用圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)鍵字字段進(jìn)行檢索。 ③ 用戶(hù)也可以指定圖像特征，例如，紅色30％，黃色 50％。 參考文獻(xiàn) [1]賀玲 , 吳玲達(dá) , 蔡益朝 ． CBIR 中的索引技術(shù)綜述 [J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng) .2022， ： 141145 [2]劉忠偉，章毓晉．十種基于顏色特征的圖像檢索算法的比較和分析 [J]．信號(hào)處理， 2OOO， 16(1)： 7984 [3]MA W Y， ZHANG H J． Benchmarking of Image Features for Contentbased Retrieval[C]／／ The 32nd Asilomar Conference on Signals， Systems＆ Computers． Pacific Grove， California， USA： IEEE CS Press， 1998． [4]陳韶斌，丁明躍，周成平． WWW上的圖像搜索引擎系統(tǒng) SeekImg[J]．計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程， 2OO2， 30(2)： 5554 [5]陳迎，唐潔茹．一種 圖像搜索引擎的模型與實(shí)現(xiàn)[J]．武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)， 2OO1， 23(1)： 2629
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