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

图像语义分析与理解综述

*国家自然科学基金资助项目(N o .60875012,60905005) 收稿日期:2009-12-21;修回日期:2010-01-27 作者简介 高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像理解、智能信息处理、光电信息处理等.E m a i:l gao j un @hfut .edu .cn .谢昭,男,1980年生,博士,讲师,主要研究方向为计算机视觉、智能信息处理、模式识别.张骏,女,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、认知视觉、机器学习.吴克伟,男,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、人工智能. 图像语义分析与理解综述 * 高 隽 谢 昭 张 骏 吴克伟 (合肥工业大学计算机与信息学院合肥 230009) 摘 要 语义分析是图像理解中高层认知的重点和难点,存在图像文本之间的语义鸿沟和文本描述多义性两大关键问题.以图像本体的语义化为核心,在归纳图像语义特征及上下文表示的基础上,全面阐述生成法、判别法和句法描述法3种图像语义处理策略.总结语义词汇的客观基准和评价方法.最后指出图像语义理解的发展方向.关键词 图像理解,语义鸿沟,语义一致性,语义评价中图法分类号 T P 391.4 I m age Se m antic Anal ysis and Understandi ng :A R eview GAO Jun ,XI E Zhao ,Z HANG Jun ,WU Ke W ei (S chool of C o m puter and Infor m ation,H e fei University o f T echnology,H efei 230009) ABSTRACT Se m antic ana l y sis is the i m portance and diffi c u lty of high level i n terpretati o n i n i m age understandi n g ,i n wh ich there are t w o key issues of text i m age se m an tic gap and tex t descri p ti o n po lyse m y .Concentrating on se m antizati o n o f i m ages onto logy ,three soph i s tica ted m et h odolog ies are round l y rev ie w ed as generati v e ,d iscri m ina ti v e and descriptive gra mm ar on the basis of conc l u d i n g i m ages se m antic fea t u res and context expression .The ob jective benchm ark and eva l u ation for se m an tic vocabu lary are i n duced as w e l.l F i n ally ,the summ arized directions fo r furt h er researches on se m antics i n i m age understand i n g are discussed i n tensively .K ey W ords I m age Understanding ,Se m antic G ap ,Se m an tic Consistency ,Se m an tic Evalua ti o n 1 引 言 图像理解(I m age Understandi n g ,I U )就是对图像的语义解释.它是以图像为对象,知识为核心,研 究图像中何位置有何目标(what is w here)、目标场景之间的相互关系、图像是何场景以及如何应用场景的一门科学.图像理解输入的是数据,输出的是知 识,属于图像研究领域的高层内容[1-3] .语义(Se 第23卷 第2期 模式识别与人工智能 V o.l 23 N o .2 2010年4月 PR &A I A pr 2010

人脸识别技术的应用背景及研究现状

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

语义检索

在数字图书馆中，信息检索存在明显不足。在文献的组织与描述上,简单将关键词作为描述文献的基本元素,文献之间没有关联,是相互独立的、无结构的集合。在检索操作上,通常是基于关键词的无结构查询,难以反映词语间各种语义联系, 查询能力有限,误检率和漏检率很高,检索结果的真实相关度较低；计算查询和文档之间的相似度的方法也有局限。在用户交互界面上，用户的检索意图难以被机器理解，采用自然语言输入的检索关键词与机器的交互存在障碍。现有数字图书馆信息资源检索存在资源表示语义贫乏和检索手段语义贫乏、查准率低下等问题，语义网技术的出现，为数字图书馆的发展注入了新的活力，为信息检索质量的提高带来了新的生机。运用语义网技术，使解决信息检索中现存的问题，完善信息检索流程成为了可能。3.1 数字图书馆信息检索模型目前数字图书馆的信息检索主要借助于目录、索引、关键词方法来实现, 或者要求了解检索对象数据结构等, 对用户提供的关键词的准确性要求较高，基于语法结构进行检索, 却不能处理复杂语义关系,常常检索出大量相关度很差的文献。 图3.1 数字图书馆信息检索模型用户通过检索界面，输入关键词，文本操作系统对用户的关键词进行简单的语法层次的处理整合，与数字图书馆资源进行匹配检索，最终将检索的结果，再通过用户界面返回给用户。而数字图书资源，专业数据库等都是数字图书馆信息检索的范畴，这些数字化的知识资源主要以数据库形态分布于全球互联网的数千个站点,这种以数据库形式存放的信息资源,通常是电子化了的一次文献,包括元数据、摘要或者是全文,也可以是全文链接的地址。 24 基于语义网的数字图书馆信息检索模型研究 3.2 基于语义网的数字图书馆信息检索模型的设计思想数字图书馆信息检索系统存在诸多问题。查询服务智能化水平低，无法对用户请求进行语义分析；信息资源的共享程度低，仅仅采用题名、文摘或全文中出现的关键词标识文献内容，难以揭示文献资料所反映的知识信息，易形成信息孤岛；对用户输入的关键词进行句法匹配，查准率不高；片面追求查全率，返回大量无关结果等。这些问题最终造成用户的真正检索意图难以实现。人们希望有突破性的信息检索技术出现，能够支持更为强大的信息检索功能，具备理解语义和自动扩展、联想的能力，并为用户提供个性化服务。在这样的需求下，本节深入探讨了现存问题的解决方法，结合语义网技术，提出了以下基于语义网的数字图书馆信息检索模型的设计思想。3.2.1 机器理解与人机交互人们通过信息的交流和沟通，表达一定的思想、意思和内容，因此，自然语言和表达的信息中蕴含着丰富的语义。尤其是自然语言中，一词多义、一义多词现象十分常见，在不同的语境中，同样的词汇还可以表达出不同的意义。在人与人的交流中，近义词、反义词、词语的词性、语法结构等帮助人们在特定的语言环境中理解语言表达的确切含义，而计算机要做到这点却有难度。随着网络的不断发展，网络信息充斥着人们的视野。如何在浩如烟海的信息资源中，以最短的时间查找出相关资源，成为人们所关注的问题之一。通常，检索系统总会返回相关度不高，甚至完全无关的信息，而有些相关的信息却往往被遗漏了。一方面，检索工具没能把已经存在的、对用户有价值的信息检索出来，另一方面，信息资源没有很好的被归纳，提炼成知识。利用语义网技术，将语义丰富的描述信息和资源关联起来，通过机器理解和人机交互，对信息资源进行深层次的分析和挖掘。从本质上讲，人机交互是认知的过程，主要通过系统建模、形式化语言描述等信息技术，最终实现和应用人机交互系统。3.2.2 语义知识与描述逻辑从语义学的角度讲，语义是语言形式表达的内容，是思维的体现者，是客观事物在人们头脑中的反映[72]。人们在进行信息交流和沟通时，通过词语、符号来表达思想。当人们看到

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

人脸识别技术的应用背景及研究现状

人脸识别技术的应用背景及研究现状 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：

情感语义图像检索技术研究

１引言 情感计算是一门新颖的而且富有挑战性的研究课题 ［１］ ，是 涉及到哲学、心理学、美学、人类学等的交叉学科。目前在情感计算理论和应用方面的研究已经浮出水面，而将情感计算运用在图像检索的初步研究中，国内外已发表过一些论文，主要集中在人的面部表情识别、机器人的情感行为和可穿戴式计算应用等研究领域。基于内容图像检索的研究正进行的如火如荼［４］。虽然这两方面的研究起步都比较晚，特别是情感计算，但也有了一些可喜的成果。 人类的情感从心理学角度上主要指人的心理反应。西方有的学者把情感分为基本的六种：羡慕、爱、恨、欲望、愉快和悲哀。而国内一直流行着“七情六欲”之说，《礼记－礼运》说：“喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲七者弗学而能。”即所谓的七情。有研究显示，不同图像可以唤起人类不同的情感。对图像进行情感分类有助于建立和谐人机环境［７］ 和情感计算领域的研究。在现实世界中的情感活动离不开周围的环境，而现实中的环境可以被认为是由一幅幅的图像组成的，所以对图像的情感研究是非常必要的。而且在实际应用中图像的情感研究也有着相当广阔的前景，可以运用于艺术、 装潢、机器人和游戏开发等领域。本文对图像进行情感分类，实现图像的情感语义检索。用 户可以使用多范例图来进行检索情感相似图或使用文本描述的方式来进行检索。为了增加特征到语义的映射和图像匹配的效率，利用多范例图进行检索是一种行之有效的方法。在多范例图中，我们把要查询的相似图划分到相关组中，需要过滤掉的图像则放到相反组。 本文分为三部分，首先介绍了情感语义检索系统总体结构，主要分为特征向量的提取、表示，低阶可视化特征向高阶语义特征的映射，以及情感空间和用户接口的介绍；其次主要分析图像的情感语义，详细阐述情感语义模型的结构和功能；最后对由２５００幅数字图像组成的数据集仿真实验，分析了实验结果，并且提出今后的研究方向。 ２系统总体结构设计 图像检索系统主要研究的内容是基于数字图像处理基础 上的视觉特征提取、多维索引以及检索系统设计等［７］，本文也不例外，检索系统的总体结构如图１，主要分为三个部分，其中关键技术为图像的特征抽取、表示，图像低阶可视化特征向高阶语义特征的映射阶段以及情感模型的建立。下面作详细的介绍。 作者简介：李海芳（１９６４－），女，副教授，硕士生导师，在读博士，研究方向为：信号与信息处理，数据挖掘。焦丽鹏（１９８１－），男，硕士研究生，主要研 究方向为图像检索、智能信息处理。 情感语义图像检索技术研究 李海芳 焦丽鹏 陈俊杰 王 莉 贺 静 （太原理工大学计算机与软件学院，太原０３００２４） Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｘｌｈｆ１２３＠１６３．ｃｏｍ 摘 要 图像中所蕴涵的丰富语义仅用若干低级物理特征是不能进行完整描述的，而且在语义映射时也会有信息丢失， 因而产成“语义鸿沟”是在所难免的。将多特征融合，建立情感语义模型，分析情感的概念解析功能对提高智能信息检索的精度和效率是非常必要的。论文讨论了图像的颜色、纹理等特征的提取与表示，低阶图像可视化特征到高阶图像语义特征的映射过程，图像的情感语义分类，建立了情感语义模型，实现对基于情感语义图像的检索。对由２５００幅数字图像组成的数据集进行了实验，并对实验结果进行分析，部分结果是令人满意的，而且提高了基于内容图像检索的精度。关键词 语义鸿沟 基于内容的图像检索 情感计算 情感语义 特征提取 文章编号１００２－８３３１－（２００６）１８－００８２－０４文献标识码Ａ中图分类号ＴＰ３９１ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＡｆｆｅｃｔｉｖｅＳｅｍａｎｔｉｃｓＲｅｔｒｉｅｖａｌＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｔｅｎｔ ＬｉＨａｉｆａｎｇＪｉａｏＬｉｐｅｎｇＣｈｅｎＪｕｎｊｉｅＷａｎｇＬｉＨｅＪｉｎｇ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｂｕｎｄａｎｔｓｅｍａｎｔｉｃｃｏｎｔａｉｎｅｄｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｓｃａｎｎｏｔｂｅｅｎｄｅｓｃｒｉｂｅｄｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙｏｎｌｙｕｓｉｎｇｓｏｍｅｌｏｗ－ｌｅｖｅｌｐｈｙｓｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｓｏｍｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｉｌｌｂｅｌｏｓｔｉｎｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃｍａｐｐｉｎｇ，ｓｏｉｔｉｓｕｎａｖｏｉｄａｂｌｅｔｏｐｒｏｄｕｃｅｔｈｅ“ｓｅｍａｎｔｉｃｇａｐ”．Ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｉｎｔｅｌｌｅｃｔｉｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌｂｙｓｙｎｃｒｅｔｉｚｉｎｇｍｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅｓ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅａｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｍａｎｔｉｃｍｏｄｅｌａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｉｄｅａ－ａｎａｌｙｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｅｍｏｔｉｏｎ．Ｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｉｎｇａｎｄｅｘｐｒｅｓｓｉｎｇｏｆｉｍａｇｅ’ｓｃｏｌｏｒ，ｔｅｘｔｕｒｅ，ｅｔｃ．，ｍａｐｐｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｆｒｏｍｔｈｅｌｏｗ－ｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅｓｔｏｔｈｅｈｉｇｈ－ｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｓｅｍａｎｔｉｃｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｅｍｏｔｉｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ｔｈｅｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｂａｓｅｄｏｎａｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｍａｎｔｉｃｉｍａｇｅｓｉｓａｃｈｉｅｖｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｄａｔａｓｅｔｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆ２５００ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｉｓｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｅｄｗｉｔｈ，ａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｂｅｅｎａｎａｌｙｚｅｄ，ｓｏｍｅｏｆｗｈｉｃｈａｒｅｓａｔｉｓｆｉｅｄ，ａｎｄｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｔｅｎｔｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｈａｓｂｅｅｎｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｍａｎｔｉｃｇａｐ，ＣＢＩＲ，ａｆｆｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ａｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｍａｎｔｉｃｓ，ｆｅａｔｕｒｅａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ

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。

语义搜索的分类

语义搜索的分类 一．按语义搜索引擎服务内容的分类 语义搜索引擎从人们头脑中的概念到在搜索领域占据一席之地经历不少坎坷。语义网出现后，语义搜索迎来了高速发展的机遇期。虽然语义搜索服务内容主要集中在传统搜索引擎不擅长的语义网搜索方面。不过语义搜索引擎也试图拓展服务范围，提供比传统搜索引擎更全面的服务。语义搜索引擎的服务内容主要包括以下几个方面：知识型搜索服务、生活型搜索服务、语义工具服务等。 (1)知识型搜索方面，主要针对语义网知识信息资源。其中包括： ①词典型搜索服务。一种形式是如同使用电子词典一样，通过关键词直接查询与关键词对应的概念。这些概念由语义搜索引擎索引的本体文件中提取。另一种形式则是对在线百科全书的搜索服务，如PowerSet，这一点与传统搜索引擎近似，但语义搜索引擎在信息的组织上远胜于传统搜索引擎。 ②语义网文档(SWD)的查询服务。用户可以通过语义搜索引擎查询所需的语义网文档和相关的语义网文档。Falcons 为统一资源标识符(URI)定义的语义网对象和内容提供基于关键词的检索方式。Swoogle 从互联网上抽取由RDF 格式编制的语义网文档(SWDs)，并提供搜索语义网本体、语义网例证数据和语义网术语等服务。 ③领域知识查询。部分语义搜索引擎提供了针对某个或某几个专业门类的信息检索服务，用户可以选择自己所需相关信息。Cognition 以搜索法律、卫生和宗教领域为主。个别语义搜索引擎提供针对特定领域的多媒体语义搜索服务，如Falcon-S 对足球图片的搜索服务。不过多媒体语义搜索面临与传统多媒体搜索相似的困境，缺乏有效的语义标注。对多媒体信息的辨别和分类能力仍有待提高。 (2)生活型搜索方面，语义搜索引擎在传统搜索引擎力所不及的诸方面发展迅速。 ①社会网络搜索。部分语义搜索引擎提供社会网络搜索功能，这种功能可以实现通过姓名、著作、所在单位等信息中的一条或几条，查询与这些信息有关联的更多信息，如我国的ArnetMiner。 ②资讯搜索。目前语义化的网络搜索服务能够更有针对性，更准确地为用户提供新闻资讯。Koru就是这方面的代表。 (3)语义工具服务。 这是语义搜索引擎所属的研究机构的一个较为独特的方面，和传统搜索引擎提供的桌面搜索等工具不同，语义搜索引擎提供的语义工具一般不是对语义搜索功能的直接移植，而是对文档的相似性、标注等进行处理用的。这些工具可以为语义搜索引擎的索引对象进行前期数据加工，同时也供科研使用。 理论上讲语义搜索引擎能够提供包括普通网络文档检索在内的所有类型网络文档搜索服务，但是由于语义搜索引擎对网页的索引方式不同，微处理器需要比传统搜索更长的时间才能分析完一个页面，因此很多语义搜索网站只能扫描到外部网站的二级页面，这样将难以满足用户全网络搜索的需求。 二．按语义搜索引擎服务模式分类 语义搜索引擎高速发展的阶段正值传统搜索引擎发展的平台期，虽然语义搜索引擎暂时尚不具备传统搜索引擎的市场竞争力，但是它们却可以很容易地借鉴传统搜索引擎的成

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。

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

基于语义的搜索引擎

该搜索引擎使搜索引擎的工作不再拘泥于用户输入的关键词，而是能够对这些关键词进行语义计算。通过在语义的层面上把文档中关键词和其映射的概念进行关联，对文档信息所蕴含的语义信息进行充分挖掘，同时把用户的检索要求转换成相应的语义表示。 过去这几年对于搜索引擎营销者来说是激动人心的（或者说有些骇人，如果你不那么能够接受变化的话）。谷歌引入了一系列新技术和系统来优化其已非常出色的搜索算法，它的竞争者如必应，苹果，微软，甚至是Facebook也引进或升级了对应的系统来优化它们的用户搜索体验。 而这些优化的核心目标则是解决计算机与人工智能历史上最困难的问题之一：对自然语言的获取与理解。虽然机器非常擅长程序性和逻辑性的任务（如解数学方程或识别物体数据特征），但是它们难以辨析那些仅有母语使用者才能凭直觉感受到的微妙差异。举个例子，对我们来说「最近的汉堡店在哪里」和「我想吃汉堡」两句话传达了相似的意图，但是对于基本的机器而言，两者差距甚大：第一句话是对特定信息的检索，与说话者的想法无关；第二句话传达了一个明确的欲望，与信息索取无关。过去几年中，谷歌致力于打破不同语言间的隔阂并且解决其机器算法所面临的问题。但是这一努力的终极目标是什么呢：谷歌是否想要完全地理解人类思维所传达的意图和微妙语义呢？或者说这只是其技术发展中的一次探索？ 而这些优化的核心目标则是解决计算机与人工智能历史上最困难的问题之一：对自然语言的获取与理解。虽然机器非常擅长程序性和逻辑性的任务（如解数学方程或识别物体数据特征），但是它们难以辨析那些仅有母语使用者才能凭直觉感受到的微妙差异。举个例子，对我们来说「最近的汉堡店在哪里」和「我想吃汉堡」两句话传达了相似的意图，但是对于基本的机器而言，两者差距甚大：第一句话是对特定信息的检索，与说话者的想法无关；第

数字图像检索技术进展及其前景

数字图像检索技术进展及其前景 【摘要】本文介绍了图像检索技术的进展情况以及当今发展比较完善的关于图像检索技术的搜索引擎，并对图像检索技术的方法进行了分析，最后探讨了图像检索技术的应用前景。 【关键词】数字图像；检索技术；进展；搜索引擎；前景 0 引言 随着计算机网络的飞速发展，网络上的各类资源日以丰富，尤其是直观形象的多媒体信息备受人们的青睐，数字图像的存在感越来越强。虽然它们包含大量的有用信息，却以散乱地形式存在不同的角落。所以要想充分利用这些有用信息，就需要有一种可以快捷精准的访查图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。 1 图像检索技术的进展 图像检索技术的进展大体上经过了两个阶段：基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。 1.1 基于文本的图像检索技术 20世纪70年代，数据库专家开始在图像文本标注的基础上对图像进行基于关键字的检索。首先为图像文件找到尽量确切的关键字。然后把这些关键字和图像的存储路径相关联，再用基于文本的数据库管理系统进行图像检索。这个方法其实就是把图像检索变为与其对应的文本检索。 1.2 基于内容的图像检索技术 进入20世纪90年代以后，随着大规模数字图像库的出现，基于图像内容的检索技术应运而生，和以前的人工标注方式不同的是，它可以收集图像中的，颜色，形状，纹理等特征，然后保存起来。搜索的时候，你仅需把记忆中的模糊样子表示出来，就算不记得它叫什么，也同样可以在图像库中找到想要的图像。 2 图像检索技术进展中的典型的图像检索引擎 在图像检索技术的进展中主要有以下几种图像检索引擎。 2.1 Amazing Pictures Machine系统 Amazing Picture Machine是NCRTEC组织开发的真正人工建立的完全的关键词式索引Amazing Picture Machine由人工负责选择图像丰富的站点，然后对每幅选定的图像内容进行描述，给出关键词。

基于知识图谱的图像语义分析技术及应用研究

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(9), 1364-1371 Published Online September 2018 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/703315926.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/703315926.html,/10.12677/csa.2018.89148 The Research of Image Semantic Analysis Technology and Application Based on Knowledge Graph Liqiong Deng, Guixin Zhang, Xiangning Hao Department of Command Information System and Network, Air Force Communication NCO Academy, Dalian Liaoning Received: Aug. 24th, 2018; accepted: Sep. 6th, 2018; published: Sep. 13th, 2018 Abstract The semantic analysis technology of image has always been a difficult point in image field. As an intelligent and efficient way of organizing, knowledge graph can help users accurately query the information. This paper firstly puts forward an image semantic analysis process based on know-ledge graph, then adopts deep learning model to describe image’s features. Image semantic know-ledge fusion and processing is studied on this basis; a multilevel image semantic model con-structed has ability to manage entity triples and support automatic construction. Finally, applica-tions in semantic retrieval, association and visualization are analyzed, which has some guiding significance for information organization and knowledge management of media semantic. Keywords Knowledge Graph, Deep Learning, Image, Semantic Analysis, Semantic Retrieval 基于知识图谱的图像语义分析技术及应用研究 邓莉琼，张贵新，郝向宁 空军通信士官学校指挥信息系统与网络系，辽宁大连 收稿日期：2018年8月24日；录用日期：2018年9月6日；发布日期：2018年9月13日 摘要 图像的语义分析技术一直是图像领域的研究难点之一，知识图谱作为一种智能的知识组织方式，可以帮