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图象检索进展与展望

图像检索的进展与展望

摘要：随着计算机数据处理能力的提高和多媒体编码技术的进步，网络上的各类资源日益丰富，人们很容易在多媒体信息海洋中迷失方向，如何从中有效地检索有用信息是一个很关键和迫切的问题。本文基于图像检索技术，阐述了图像检索的进展与展望。

关键词:图像检索；基于内容的图像检索；基于文本的图像检索技术；图像和语义的混合检索

1 引言

随着互联网的发展，越来越多的人接触到了更加方便，使用的数字媒体，如：数字照相机，摄象机，扫描仪等电子设备。面对如此众多的多媒体内容，人们很容易在多媒体信息海洋中迷失方向，如何在浩如烟海的多媒体世界中找到自己所需要的信息成了迫切需要解决的问题。目前，已经有不少的搜索引擎提供网络图像的检索服务，如Google、Ditto、PicSearch、Ixquick、Mamma、百度等。

2图像检索的进展

2.1 基于文本的图像检索

从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，那时主要是基于文本的图像检索技术（Text-based Image Retrieval，简称TBIR），沿用了传统文本检索技术，回避对图像可视化元素的分析，而是利用文本描述的方式表示图像的特征，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据等级目录的形式浏览查找特定类目下的图像，将图像分为动态图像、照片、图标、背景、艺术剪辑图、插图、壁纸、界面、成套图像8个一级类，下设数量不等的子类。在图像数字化之前，档案管理者、图书管理员都是采用这种方式组织和管理图像。早期的TBIR是手工对图像进行注释，工作量相当大，不可避免地会带来主观性和不精确性。在Internet环境下的TBIR网页信息的自动采集和标引技术的索引方式有全文索引和关键词索引。如Google，Yahoo和百度等搜索引擎所提供的图像检索服务，它们采用的都是TBIR技术．TBIR技术实现较简单，更符合人们检索习惯，由于这种搜索引擎可以利用成熟的关系数据库技术，减少许多对图像内容本身的复杂考虑，所以检索比较准确，而且速度很快。这种技术可以用来管理数量不多，但比较有价值的图片库，例如，博物馆收集的图片。其缺点在于，首先，人工对图像进行标注太费时费力，其次人工标注具有主观性和不确定性。例如，对于同一幅图像，不同的人给出的

标注可能完全不同，这使得准确地响应用户的查询非常困难。有人通过分析网页对其链接图像的说明获得图像的文本标注，这在一定程度上减少了人工标注的劳动量，但是网页对图像的说明仍然是人工的，因此不能避免主观性和不确定性问题。

2.2 基于内容的图像检索

到90年代以后，出现了对图像的内容语义，如颜色、纹理、形状以及目标的空间关系图像检索技术，即基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval，简称CBIR）技术。其特点是图像本身包含的客观视觉特性，不需要人为干预和解释，能够通过计算机自动实现对图像特征的提取和存储。

以下几种基于内容的图像检索方法：

一、基于颜色特征的检索

实践表明，基于颜色的CBIR系统具有较好的性能，而且实现相对容易，最常用的表达颜色特征的方法是颜色直方图。以直方图为特征的常用匹配方法有: （1）矢量距离法

以图像的直方图在各个灰度级上的值构成特征矢量,按照欧氏距离公式计算特征矢量之间的距离,以这个距离值代表图像之间的差别程度。试验证明,如果选择合适的彩色空间,那么,欧氏距离与人感觉的颜色差别是一致的。

（2）直方图交叉法

取两幅图像的直方图在各个灰度级上的较小值,累加后即表示图像之间的相似程度。这种相似度实际上表示两幅图像的公共部分。

（3）直接差值法

把直方图在各个灰度级上的值对应相减,并做归一化处理,用差值代表图像之间的差别。如果两幅图像内容一样,则相似度为1。相似度值越小,表示图像间差别越大。

其他常用的颜色特征表示方法还有颜色矩和颜色相关图。

二、基于纹理特征的检索

纹理是一种不依赖于颜色或亮度的反映图像中同质现象的视觉特征，对图像灰度变化的特征进行量化,与对象的位置、走向、大小、形状有关,与平均灰度级无关。图像检索中用到的纹理特征表示方法主要有：Tamura法、小波变换和自回归纹理模型。

三、基于形状特征的检索基于语义的图像检索

形状特征常与目标联系在一起，需提取目标的轮廓或描述目标轮廓所包围的区域的性质。因此形状比颜色和纹理的语义性更强。

（1）基于边界的表示：代表方法是傅里叶描述子。其基本思想是用对图像进行傅里叶变换得到的边界作为形状描述. 其中一个优点就是把二维问题简化为一维问题。

（2）基于区域的表示：代表方法是不变矩法。

四、基于空间关系特征的检索

基于空间关系特征的检索空间关系特征可以分为两类：一类是基于图像分割的方法：首先对图像进行自动分割，划分出其中所含的对象或颜色区域，然后根据这些区域对图像索引。这种方法的算法都是自动的，其主要优点是可以从大量的图像中提取边界而不占用用户的时间和精力。然而，如果通用领域内没有经过预处理的图像，这种自动的分割技术效果就不太好。另一类是基于图像子块的方法：它是将图像简单地均匀划分若干规则子块，对每个图像子块提取特征建立索引。这类方法从概念上来说非常简单，但这种普通规则的分块并不能精确的给出局部色彩的信息，而且计算和存储的代价都比较昂贵，因此，在这类方法在实际中应用较少。

CBIR系统一般包括图像处理模块、查询模块、对象库和特征库和知识库：

一、图像处理模块

图像处理模块包括输入图像和图像特征的提取过程：

（1）图像输入过程将图像输入到系统当中，类似于文本检索系统中文本内容的录入过程。CBIR系统一般允许用户以全自动或者半自动（需要用户干预）的方式对图像进行分割，标识出需要的对象或内容关键点，以便有针对性地对目标进行特征提取。如用户界面常常提供一组示例供用户选择，或者由用户亲自绘制草图输入系统。

（2）特征提取对用户或系统标明的图像对象进行特征提取处理。特征提取可由人完成，例如人工给出一些描述特征的关键词，也可以通过对应的图像处理程序完成，自动提取出检索用户可能关心的一些图像特征。提取的特征既可以是全局性的，如整幅图像的颜色分布，也可以是针对某个内部的局部对象，如图像中的子区域。特征表示方法有许多，如颜色表示法中就有颜色直方图、颜色矩、颜色集等，纹理表示法中有Tramura纹理特征、基于小波变换的纹理特征表示法。不过，涉及图像高级抽象的特征时，会受到知识领域和检索任务的限制，因此往往需要外界知识提供辅助。

二、查询模块

查询模块主要实现检索匹配过程，根据相关度计算方法，实现提问与记录的匹配和筛选，最终得到符合要求的结果反馈给用户。CBIR采用示例查询的方式向用户提供检索接口，将用户的检索请求转化为可以对数据库进行操作的提问。

检索允许针对全局对象，如整幅图像，也允许针对其中的子对象以及任意组合形式来进行。检索返回的结果按照相似程度进行排列输出，如果有必要可以基于得到的检索结果进行进一步的查询。与基于内容检索一样，CBIR实现的是相似性检索，模仿人类的认知过程进行，因此，往往需要在与检索用户不断地交互中提炼检索结果。

三、对象库与特征库

CBIR中的对象库存储了输入的图像资源，特征库包含了用户输入图像特征以及在预处理过程中自动提取的特征。对象库和特征库通过组织与图像相匹配的索引来实现快速搜索，从而可以应用到大规模图像数据库检索的过程当中。四、知识库

在CBIR系统中，知识库的目的是为了将检索限定在一定的任何领域范围内，避免不同的检索要求以及不同的领域背景可能会导致对媒体内容语义产生的不同要求。因此，检索需要一定的领域知识加以辅助来提高检索的准确性。

图像的视觉内容，如图像的颜色、纹理、形状等进行分析和检

3. 图像检索的展望

3.1 图象检索技术

由于图像的低层可视特征不能有效地表示图像的高层语义特征，基于文本标注的图像检索技术仍然起着不可替代的作用。例如，为了实现对多媒体内容的存取、索引和检索，MPEG-7标准提出了多媒体内容的层次表示，最低层次是可由计算机自动提取的物理统计特征，最高层次是与多媒体内容相对应地类似文字描述的特征，语义层次的特征在必要时还需要人工标注的方式提供。

基于内容的图像检索研究是一个综合的研究领域，它从图像处理、计算机视觉、模式识别以及数据库等研究领域借鉴了很多方法。它强调如何方便快速地从大规模的数据库中提取出满足特定要求的相似图像。

在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。怎样结合图像的视觉特征和语义特征，提供与人类认知模式一致的语义检索功能将是未来图像检索研究的重点；同时，人类的检索行为是一个“逐步求精”的过程，因此，与用户的智能交互机制和有效的相关反馈机制是提高图像检索效果的有效手段。归纳而言，图像检索的方法对应于图像特征的三个层次，也可以归结为相

应的三个层次：

一、简单的可视化特征层次：对图像的简单可视化特征进行查询，如颜色、

纹理、形状或者是图像中元素的空间，这些特征反应的一般是图像本身客观的一些属性，因此，一般不需要任何外界知识的辅助。

二、中间的对象层次：对图像的个体特征进行查询是介于简单的可视化特征查询和高级的抽象语言特征查询的中间状态，一般表现为对局部的特征查询，例如检索图像中的某个对象或者是某个人物等。这种查询一般需要对识别和检索的目标进行一定程度的逻辑推理，所以需要借助外界知识的辅助。

三、高级抽象的特征层次：对图形的抽象属性的查询，包括检索与某个事件或者是某个活动相关的图像，例如查找反映某种情感色彩，或者是符合某种风格流派的图像，这时需要对这些抽象的目标和场景所代表的意义进行分析，需要对其进行更高级的推理，同时这类特征带有较强的主观色彩，因此，更需要外界知识的辅助。

3.2 图像检索研究的三个方向

无论是基于文本的检索还是基于内容的图像检索，这两者一个共同的缺陷就是没有考虑人类的认知模型和原理，而把语义特征和视觉特征割裂开来。未来的图像检索系统应该能够满足以下几个要求：

一、能够满足语义检索的要求，也就是说用户提交检索（不仅可以是样例图像，还可以是语言描述）请求后，系统能够分析用户的检索请求后进行检索，返回的结果图像不仅在视觉表征上相关，而且在语义表征上也相关。

二、图像特征表示不仅包含视觉特征而且包含语义特征，而且视觉特征和语义特征可以相互作用。

三、有效的知识库指导，具有智能决策能力，主要包括：视觉特征和语义特征之间的有效映射规则、视觉特征内部和语义特征内部的有效联想规则、在线学习用户检索偏好的机制、用户的智能交互和相关反馈机制

因此出现了图像和语义的混合检索模型。是结合文本和内容，进行融合性研究。发挥各自的优势促进图像的高效、简单检索方式的实现，尤其是网络环境下，结合图像所在Web文档的特征分析，推断图像的特征，同时结合对图像的内容分析，共同标引达到对图像的分析和检索。不仅构造了从文本到图像的映射和从图像到文本的映射，而且在文本表征和内容表征内部也构造了联想结构，使我们可以综合语义特征和视觉特征进行检索。进一步，我们可以通过用户交互和相关反馈提高检索效果。

总之，结合文本和内容的混合检索不仅具有比较坚实的认知心理学理论基

础，而且它更加符合人类的检索习惯，友好的人机交互和智能行为也会大大提高系统的性能。综合图像视觉特征和语义特征的混合检索代表着图像检索技术发展的方向。

4. 结论

图像检索就是根据对图像内容的描述,在目标图像集合中找到具有指定特征或包含指定内容的图像。无论是基于手工标注的关键字检索还是基于内容的图像检索，这两者一个共同的缺陷就是没有考虑人类的认知模型和原理，而把语义特征和视觉特征割裂开来。

而目前研究趋势出现的三个方向：立足于文本，对图像进行检索、立足于图像内容，对图像进行分析和检索、结合文本和内容，进行融合性研究。可以说，三个方向都是相互影响和促进的，任何一个方向的进展都会促进图像检索技术向前更进一步。

关于图像检索的学习报告

关于“图像检索”的查析报告图像检索定义: 在图像集合中查找具有指定特征或包含指定内容的图像的技术。何为图像检索在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。基于文本的图像检索基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术，回避对图像可视化元素的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面标引图像，一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据等级目录的形式浏览查找特定类目下的图像。图像所在页面的主题、图像的文件名称、与图像密切环绕的文字内容、图像的链接地址等都被用作图像分析的依据，根据这些文本分析结果推断其中图像的特征。在基于文本的图像检索系统中，需要先对所有的图像进行关键字标注，然后才能使用全文检索技术对图像进行搜索。这种方法存在两个方面的问题：一是这种方法需要较多的人工参与，而且随着图像数目的增加，这种方法很难实现；二是由于图像所包含的信息量庞大，不同的人对于同一张图像的理解也不相同，这就导致对图像的标注没有一个统一的标准，因而检索的结果不能很好地符合用户的需求。因此，利用图像本身的内容进行检索势在必行。基于内容的图像检索基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。基于内容的图像检索的研究还涉及了图像处理(Image Processing)、图像检索(Image Retrieval)等多个研究领域。工作流程基于CBIR 技术的图像检索系统，在建立图像数据库时，系统对输入的图像进行分析并分类统一建模，然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库，同时对特征库建立索引以提高查找效率。而用户在通过用户接口设置查询条件时，可以采用一种或几种的特征组合来表示，然后系统采用相似性匹配算法计算关键图像特征与特征库中图像特征的相似度，然后按照相似度从大到小的顺序将匹配图像反馈给用户。用户可根据自己的满意程度，选择是否修改查询条件，

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1．人脸识别技术的应用随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。（2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。（4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。（5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面：（1）模板匹配主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较

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武汉大学信息管理学院《信息检索》考试试卷(A)答案一、名词解释(5x4=20分) 1．信息检索(Information Retrieval)是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据信息用户的需要找出有关信息的过程。 2．引文索引是一种将科技期刊、专刊、专题丛书等文献资料所发表的论文后所附的参考文献的作者、题目、出处等项目，按照引证与被引证的关系进行排列而编制的索引。 3．China Academic Library and Information System中国高等教育文献保障系统。 4．邻近检索是用一些特定的算符(位置算符)来表达检索词与检索词之间的关系，并且可以不依赖叙词表而直接使用自由词的检索方法。 5．搜索引擎(Search Engine)是一种 Web 上应用的软件系统，它以一定的策略在 Web 上搜集和发现信息，在对信息进行处理和组织后，为用户提供Web信息查询服务。用户可以通过主题浏览和关键词检索的方式搜索所需信息。二、简答(5x6=30分) 1．电子图书有哪些特点？存储空间大(磁介质存储密度高、容量大，一张光盘甚至可以存上百部中外名著)、节省资源(不需消耗纸张等物质资源)、使用方便(借助于专门的软件便可使用，可以便捷地编辑和查找特定内容)、传播过程中的无独占性和无损坏性(可以同时供多人使用，可无失真地重复使用)。 2．对搜索引擎的选择与比较主要从哪些方面考虑？收录范围(索引库中内容的数量、地域范围、语言种类、资源类型、资源的深度和广度)、分类(分类方式是否合理多样、类名是否规范、分类的广度与深度是否合适)、检索功能与效果(是否包含浏览检索和关键词检索功能、是否支持布尔检索、截词检索等高级检索功能、是否有检索帮助和提示功能、检索结果和查全率、查准率及响应时间)、结果处理(结果的排序方式是否多样、是否有去重功能、能否按照用户反馈动态调整和显示检索结果)、页面组织(页面组织是否清晰、类目设置是否合理、界面是否友好)、其他功能与服务(能否满足用户多方面的信息需求)、用户评价(是否有用户评价及统计功能)。 3．网络信息选择的标准有哪些？权威性(网站及其建站机构的权威性和知名度)、内容(内容应当客观、切题、标题清楚、组织规范、逻辑性强、有明确的范围和边界、有足够的深度和广度、有自己的特色)、时效性(网站内容及其链接应当新颖、应明确地说明其创建和更新周期)、网页设计(应以合理的方式综合使用图像、声音和文字、界面的友好性、清晰直观)、适用性(应保证用户能用较短的时间、点击较少的链接找到所需信息)、用户对象(信息的专业化程度应能满足目标用户的特定需求)、访问次数或被链接次数(网络信息的被访问和被其他网页链接的次数)。

基于内容的图像检索技术研究

基于内容的图像检索技术研究学号：10404400204 姓名：陈萍班级：数字媒体艺术1002班学院：包装与材料工程〔摘要〕基于内容的图像检索技术是对图像的物理内容为加工对象的检索技术之一,主要实现方式包括基于颜色、纹理、形状和语义等。其中基于颜色的图像检索发展最为成熟，而基于语义的检索则尚处于探讨、研究阶段。关键词：图像检索、内容、语义引言随着信息技术的普及与发展及应用，数字图像的数量正以惊人的速度增长。如何将数字图像处理、计算机视觉技术与传统数据库技术相结合,建立基于对图像内容自动或半自动描述的新一代图像视频数据库成为现在亟待解决的课题。基于内容的图像检索(CBIR)是解决这一问题的关键技术之一。CBIR与传统的检索手段不同，它是利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,并把这些量化特征与图像存储在一起，它的特点是：直接从媒体内容中提取信息线索。基于内容的检索是一种近似匹配；特征提取和索引建立常需要用人机交互的方法，学习人的主观相似度感受。它主要使用的是基于相似度量的示例查询方法。 2 基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索的前提是基于内容的描述。图像内容既包括了颜色、纹理、形状等低层次视觉特征，又包括了对目标意义的复杂推理等的高层语义特征。检索进行查询的层次基本可分为三层：（1 ）基于原始数据的查询。这是最低层次的查找，每一幅图像为像素点的简单有序的集合体，查询时相似性的度量标准是点对点的比较，这个层次的比较是非常具体的，只有在使用相对精确匹配时才有用。（2 ）基于特征的查询。这是较高层次的查询，在基于特征的层次上描述图像。图像特征包括原始属性：颜色、纹理、形状等，也包括脱离了原始性的抽象属性：灰度直方图，颜色直方图，空间频谱图。不同的特征可以被分成不同的特征矢量组。图像的区域划分基本上是根据特征矢量的不同特征，同一个区域内的特征矢量具有相同的属性。在n维特征空间的查询，实质上就是目标特征矢量的相似性度量。数据库内的图像文件的特征矢量集以及抽取方法，被事先抽取并保存，查询时，使用给出的模板，图像按照库内保存的方法抽取目标特征矢量。（3 ）基于语义的查询。这是最高层次的查询，可以看作是基于对象的查询。查询图像中包括的具体的物体，发生的场景，图像所描述的感性色彩等都属于这个层次的查询。目前实现图像检索的手段有很多，包括基于分数维的图像检索，基于多颜色空间的图像检索方法，基于内容的图像检索，基于区域的图像匹配算法的关键技术研究，基于颜色特征的图像检索方法等等。而且基于图像处理技术的日趋成熟，检索的效果也越来越好，但仍未到图像语义的图像检索阶段。 2.1 基于颜色特征颜色是一种重要的，目前使用最广的视觉特征，同一类事物通常有着相似或相同的颜色特征。因此可以利用颜色特征来区分不同物体, 也是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性。基于颜色特征的检索主要采用的方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。 2.2 基于形状特征形状是刻画物体的本质特征之一,在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述。目前的基于形状检索方法大多围绕着从形状的外轮廓特征和形状的区域特征建立

语义图像检索研究进展

语义图像检索研究进展【摘要】本文探讨了基于语义图像检索相关技术，并且通过对语义图像检索技术的了解，我们讨论了语义图像检索存在的问题与其的发展方向。本文的研究具有重要的理论价值，同时为语义图像检索的发展起到启迪的作用。【关键词】语义；图像检索；研究；进展一、前言在当今社会发展不断快捷的今天，人们有时候需要快速地检索出自己需要的图像，但是现在的图像信息是巨大的，这时候我们就需要某项技术能够帮助人们更快的找到我们需要的图像，基于语义的图像检索技术就是检索图像的方式之一，相信通过对其的研究能够达到更好的图像检索效果。二、基于语义图像检索相关技术 1、图像语义模型由于人们对图像内容的理解有着不同的层次，有人从图像的颜色去理解，有人从图像的对象去理解，也有人从图像所表现出来的行为去理解，也就是说图像的语义是具有不同层次的。王惠锋、孙正兴在他们的文章中给出了一个图像语义层次模型所示。他们把图像的语义定义为六个层次，从上到下依次为，特征语义，是指图像低层物理特征(颜色、形状、纹理)及其之间的相互组合，如蓝色的天空、红色的太阳；对象语义，是指图像当中出现的具有一定意义的对象，如一条狗、一座山；空间关系语义，是指图像各个对象之间的空间关系，如人旁边有条狗，狗旁边有只猫；场景语义，是指所有图像中对象所在的背景环境，如学校、森林；行为语义，是指图像内容所表现出的某种行为。 2、图像语义表示如何描述图像的语义对语义的提取以及检索的效率有着十分重要的影响。语义的表示不仅要把图像的内容准确而客观的描述出来，对不同的内容有着不同的抽象，而且表示形式应当尽量简单、直观，同时考虑不同用户的不同需求。目前图像语义的表示方法大概有以下几种。（1）文本形式。文本形式是最简单，也是最直观的图像语义表示方法。它是用关键字对整幅图像或图像的区域进行注解，另外还可以利用WordNet[26]将关键字之间的语义关系联系起来，而且它具有一定地同义词解析以及模糊匹配的能力。目前大多数的图像检索系统都是采用这种方法来表示图像语义的，比如IRIS 系统。但其不足之处也相当明显，它对具有复杂丰富内容的图像显得无能为力，而且自动获取这些关键字也存在着相当大的困难。（2）知识表示方法。它是基于人工智能中的一些知识表示方法，如语义网

基于内容的图像检索技术

第二部分基于内容的图像检索技术近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。无论是军用还是民用设备，每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像。这些数字图像中包含了大量有用的信息。然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）的历史可以追溯到20世纪70年代末期。当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。此外，图像中所包含的丰富的视觉特征（颜色或纹理等）往往无法用文本进行客观地描述的。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术（content-based image retrieval）应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。此后几年中，这个研究领域中的许多技术发展起来，一大批研究性的或商用的图像检索系统被建立起来。这个领域的发展主要来归功于计算机视觉技术的进步，在文献[]中有对这一领域的详细介绍。应该认识到，基于内容的图像检索系统具有与传统基于文本的检索系统完全不同的构架。首先，由于图像依赖其视觉特征而非文本描述进行索引，查询将根据图像视觉特征的相似度进行。用户通过选择具有代表性的一幅或多幅例子图像来构造查询，然后由系统查找与例子图像在视觉内容上比较相似的图像，按相似度大小排列返回给用户。这就是所谓的通过例子图像的检索（query by image example）。另外，基于内容的检索系统一般通过可视化界面和用户进行频繁的交互，以便于用户能够方便地构造查询、评估检索结果和改进检索结果。下图表示了基于内容的图像检索系统的体系结构。系统的核心是图像特征数据库。图像特征既可以从图像本身提取得到，又可以通过用户交互获得，并用于计算图像之间的相似度。用户和系统之间的关系是双向的：用户可以向系统提出查询要求，系统根据查询要求返回查询结果，用户还通过对查询结果的相关反馈来改进查询结果。图中还标出了基于内容的图像检索中的一些关键环节： 1) 选择、提取和索引能够充分表达图像的视觉特征。

网络信息检索期末考试试卷及答案

WORD 格式名姓号学系院校学, ○ , 线 , , ○ , , 封 , , ○ , , 密 , , ○ , , 此 , , ○ , , 过 , , ○ , , 超 , , ○ , , 得 , , ○ , , 不 , , ○ , , 题 , 绵阳师范学院历史文化与旅游管理学院址指定的地址内进行检索。 16．搜索引擎中，在普通查询词前面加一个filetype表示对文档类型限《网络信息检索与利用》期末试卷（满分100分）定。或例如：访问百度文档的地址也可以达到此效果，它的网址是：第一部分题目一二三小计总得分 https://www.wendangku.net/doc/1112052105.html,/ 得分 17．CNKI数据库下载的全文格式很多，如：caj，pdf，nh，caa，kdh 第二部分题目一二三四小计需要下载安装CAJViewer全文浏览器软件或Vip全文浏览器软件才能阅读这些资源。得分 18．维普资讯网的高级检索中，查询语句“K=（CAD+CAM）*R=机械” 第一部分（基础知识部分，共三大题，共60）表示的意思是查找文献或文摘中含有“机械”，并且关键词中含有CAD 一、填空题（每空1分，共30分）或CAM的文献或文摘 1．信息是自然界、人类社会以及思维活动中普遍存在的现象，是一切事 19．OPAC中文或者英文的解释是联机图书馆公共检索目录物自身存在方式以及它们之间相互关系、相互作用等运动状态的表达。 20．国内提供电子图书服务的网络站点很多，常用的有书生之家数字图2．知识是在改造客观世界的实践中获得的对客观事物存在和运动规律的书馆、方正Apabi数字图书馆、中国数字图书馆等。认知和总结，是人的大脑通过思维重新组合的系统化的信息的集合。二、单项选择题（每题1分，共20分） 3．情报是人们用来解决特定问题所需要的、经过激活过程活化了的具有 1．下面哪项不是情报构成的三要素之一（D）。使用价值的知识或信息。 A．本质是知识B．经过传递 4．文献是在存储检索利用或传递记录信息的过程中，可作为一个单元处 C．经过用户使用产生效益D．通过购买获取理的，在载体内、载体上或依附载体而存有信息或数据的载体。 2．一次文献是（A）。 5．会议文献是指在国内外学术或非学术会议上发表的论文或报告。 A．最原始的信息资源B．最主要的信息资源6．学位论文是高等院校和科研机构的毕业生为获取各级学位在导师指导 C．对文献的集中提炼和有序化D．按知识门类或专题组织、浓缩而成 3A．下面哪一项是白色文献（）。 AB．期刊文献．科技报告 CD．专利文献．学位论文 4B．报纸区别于其它文献的特征是（）。 AB．创新性．及时性 CD．学术性．全面性

文献检索期末复习题

1. 请解释信息、知识、文献的概念，并简述三者之间的关系信息是客观事物属性和运动状态的外在表现。知识是人们对客观事物存在和运动规律的认识。文献是记录知识的一切载体。信息是生产知识的原料，知识是被人类系统化后的信息，文献是存储传递知识和信息的载体。信息大于知识，信息可分为正确信息和虚假信息、有用信息和无用信息，而知识是在实践中获取并经过实践检验的正确、有用的信息。信息是起源，是基础；知识是系统化了的信息。在信息时代，源于众多复杂客体的大量信息，只有借助于现代化的信息手段，并通过掌握现代信息科学技术的认知主体，才能真正转化为知识。 2. 在数据库检索中，当检出的文献数量较少时，分析其可能原因，以及采用何种对应措施，才能增大文献信息的检出量？（至少列举5种情况）原因：检索词拼写错误；遗漏重要同义词或者隐含概念；位置算符和字段算符使用过多；没有使用截词算符；使用过多的逻辑“与”，过于严格。措施：扩大检索范围，增加文献信息的检出量。（1）减少“与”算符，以OR加入相关检索词（2）在词干相同的单词后使用截词符（？）（3）修正错误的检索词（4）补充足够的同义词（5）去除已有的字段和位置算符限制 3. 试举例说明链入网页、链出网页和锚文本。在Page1中建立一个指向Page2的链接，需要在Page1的HTML代码中加入“点击打开网页Page2”，用户在Page1中打开这个链接，就可以打开网页Page2。Page1是Page2的链入网页，Page2是Page1的链出网页，而在Page1中的蓝色超文本就是锚文本。 4.信息检索和文献检索是不同的两个概念。区别及联系。信息检索的实质是将用户的检索提问标识和检索系统中的信息特征标识进行比对，匹配，两者一致或者信息特征标识包含检索提问标识，则具有该标识的信息就从检索系统中输出，输出的信息就是检索命中的信息。区别：信息检索主要是通过文献检索实现的，文献检索是信息检索一个重要的组成部分。联系：文献是一切情报知识信息的载体，所以情报知识信息不可能超越文献这一载体而存在。因此，信息检索一般也不可能超越作为信息载体的文献。 5.IP地址和域名地址 Internet是基于TCP/IP协议的网络。网络中的每一个节点都必须有一个唯一的地址，用来保障通信的准确无误。它就是网络位置的唯一标识，即IP地址。IP地址一般用十进制数字表

图像检索系统

摘要基于文本的图像检索技术存在两个缺点。首先，标注每个图像是比较困难的；再次主观性和图像注释的不精确性在检索过程中可能引起适应性问题。基于内容的图像检索技术克服了传统的图像检索技术的缺点。基于内容的图像检索技术分为特征提取和查询两个部分。本文主要介绍基于颜色特征的图像检索技术颜色特征是图像的基本特征也是最为直观的特征之一。着重探讨了颜色空间的选取颜色特征的提取和表达颜色的相似度以及现有的图像的检索系统和存在的问题。在这里颜色空间的选取有RGB颜色模式HSV颜色模型。颜色提取的基本思想是用颜色直方图来统计每种颜色出现的概率。目前相关的系统有QBIC系统、Photo book系统、CORE系统等等。关键词：基于内容的图像检索技术；特征提取；特征表达；颜色直方图； Abstract Traditional text-based image retrieval techniques have two shortcomings: First, it has been difficulties to note each image. Second, the subjectivity and no precision of image anno-tation may lead to the adaptation in the retrieval process. CBIR overcome the shortcomings of the traditional text-based image retrieval .Content-based image retrieval can divide into two parts, that is feature extraction and query. In this paper, based Color Image Retrieval is mainly introduced. Color features are the basic characteristics of the image as well as are one of the most intuitive features. Here we focused on the selection of color space, color feature extrac-tion and expression, color similarity, and the existing image retrieval systems and problems. There are many color models to express color such as the RGB color model, the HSV color model. The basic idea to extract color is to use color histogram to calculate the probability statistics of each color .Currently there are some related systems QBIC system related system, Photo book system, CORE system and so on. Keywords: Content-based image retrieval; Feather extraction; Feather presentation; color histogram;

基于内容的图像检索方法研究现状

基于内容的图像检索方法研究现状【摘要】本文对基于内容的图像检索方法做了较详细的总结，其中主要讨论了空间域图像检索算法，基于颜色、形状、纹理、频率域的图像检索算法，进行研究比较。【关键词】图像检索方法；颜色图像检索算法、形状图像检索算法、纹理图像检索算法、频率域的图像检索算法一、引言为了解决基于文本关键字的图像检索存在的问题，基于内容的图像检索方法成为图像检索的研究热点。基于内容的图像检索方法就是在将图像存入图像库的同时，自动提取反映该图像内容的特征向量，并存入与图像库相连的特征库。在进行图像检索时，对每一幅给定的查询图像自动提取该图像的特征向量，通过将该图像特征向量与特征库中的特征向量进行匹配，并根据匹配结果到图像库中搜索，就可提取出与所查询图像最相似的图像。二、空间域图像检索算法随着基于内容图像检索算法为人们所逐渐重视，空间（像素）域图像检索算法被广泛研究。所谓空间域图像检索是指直接在数字图像矩阵上提取图像特征，对图像进行相似性匹配，提取特征为颜色，形状和纹理信息。 2.1基于颜色的图像检索方法颜色具有一定的稳定性，是图像最直观而明显的特征，因此成为检索中最常用的视觉特征。基于颜色的图像特征一般采用直方图来描述，其算法基本上都是以颜色直方图相交算法为基础而设计。用色彩特征进行图像检索可以追溯到Swain和Ballard提出的色彩直方图的方法。主要可以分为两类：全局色彩特征索引和局部色彩特征索引。 1、全局色彩特征索引全局色彩特征索引方法目前采用最多的是色彩直方图的方法。Pass等人提出以图像的色彩聚合矢量CCV来作为图像的索引，它是图像直方图的一种演变。Stricker和Orengo提出了累计色彩直方图方法，并提出了色彩矩的方法，认为色彩信息集中在图像色彩的低阶矩中。他们对每种色彩分量的一阶、二阶和三阶矩进行统计。Rickman和Stonham提出了色彩元组直方图的方法，将一幅图像中的所有色彩用一些色彩元组来表示，这些色彩元组特征形成了一个特征编码簿，然后对一幅图像中特定位置的n个采样点所对应的色彩元组的特征值在特征编码簿中出现概率进行统计，就形成了一个色彩元组的直方图。

信息检索课期末考试试题库(复习题) - 安徽工业大学

信息检索课期末考试试题库（复习题）一、单项选择题在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。知识是指人类对客观世界的认识。知识可分为（C） A.有用知识和无用知识 B.基础知识和高级知识 C.感性知识和理性知识 D.理论知识和实践知识文献按载体形式可分为：印刷型、缩微型、声像型和（D） A.甲骨型 B金石型 C.电脑型 D.机读型信息检索系统的功能为：报道文献信息、存储文献信息和（B） A.揭示文献信息 B.检索文献信息 C.宣传文献信息 D.介绍文献信息检索系统的结构由几个部分组成：编辑使用说明、索引、附录、词表和（D） A.目次 B.题录 C.附图 D.正文(主文档) 为便于计算机识别记录的各个字段，每个字段都设有字段标识符，下列哪个字段的标识叙述

是正确的（A） A.TI是题名的标识符 B.AB是关键词的标识符 C.AU是摘要的标识符 D.AF是著者的标识符以下不是布尔逻辑算符的是（B） A.AND B.Ｎear C.OR D.NOT 布尔逻辑算符通常的运算顺序是（A） A．有括号时，括号内的先执行；无括号时NOT>AND>OR B．有括号时，括号内的先执行；无括号时NOT>OR>AND C．有括号时，括号内的先执行；无括号时AND>NOT>OR D．有括号时，括号内的先执行；无括号时AND>OR>NOT 限定词“in”是为了缩小检索范围，提高检索速度和命中率的。下列检索表述式正确的是（B） A.“信息in OCLC” B.信息in AB” C.信息in CNKI” D.信息in Calis” 我国高校与公共图书馆的文献资料，一般采用的分类法分类的是（A） A.《中国图书馆图书分类法》 B.《国际十进分类法》 C.《人大法》Ｅ.《科图法》信息检索的方法有追溯法、综合法和（C）

图象检索进展与展望

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