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1.
基于语义的WWW图像检索* 总被引：5，自引：0，他引：5
图像检索是多媒体信息检索的一个重要研究分支。本文给出了从WWW网页中提取图像的文字信息和利用图像分析获取图像视觉特征的方法以及基于图像知识库整合图像的文字信息和视觉特征，获取图像语义的方法。基于此方法，建立了一个基于语义的WWW图像检索系统。初步实验表明，该系统具有较高的图像检索准确率。 相似文献
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大量图像的出现使得图像检索的需求越来越强烈.图像检索系统经历了基于文字的检索和基于底层特征的检索两个阶段.新的检索系统通过机器学习等技术,综合利用了视觉特征和高层语义概念进行更精确的语义检索.本文从图像底层特征表示与抽取、高层语义特征抽取、相关反馈等方面介绍了当前图像检索系统的基本进展,并对图像检索的发展趋势进行了展望. 相似文献
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图像检索系统中相关反馈技术的检索过程分析 总被引：2，自引：0，他引：2
图像检索系统主要可分成基于本和基于内容的两大系统。图像包括视觉特征与语义特征，除了必须对图像进行分析、抽取和描述，利用这些内容特征建立索引进行检索之外，还必须考虑，对同一幅图片，人们可以按照各自的理解来阐释其内涵。本主要探讨基于内容的图像检索中相关反馈技术的运用过程及技术原理。 相似文献
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基于语义的图像检索系统的构建包括以下工作:设计高层语义的描述方式;图像语义 提取,即如何从视觉特征映射到高层语义;语义检索系统的实现。基于MPEC-7图像语义的 XML描述和系统检索的实现方法,构建了基于语义的图像检索系统的框架。图4。参考文献8。 相似文献
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基于贝叶斯定理的遥感图像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
对遥感图像检索中基于贝叶斯定理的一系列处理方法进行研究，阐述如何在底层原始图像特征与高层语义图像特征之间建立映射，并利用贝叶斯网络进行交互学习和概率检索的方法。最后结合基于内容的图像检索技术的研究热点，将Ontology概念引入图像检索领域，以提高图像的高层语义检索的精度。 相似文献
6.
从图像语义层次描述方式、图像语义抽取方法两个方面对利用语义进行图像检索的研究状况进行总结,提出建立语义模板用于支撑高层语义检索,同时应用多层次的相关反馈方法建立和修正图像低层特征与高层语义间的联系,缩小图像检索过程中的“语义鸿沟”,达到一定程度语义检索的目的。 相似文献
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传统的图像检索方法利用图像的外部特征进行检索,它不能分析和处理图像的语义内容而使应用受到限制。为了解决这一问题,基于内容的图像检索技术应运而生。要将语义内容结合到检索中,就需要进行语义建模。介绍了潜在语义模型在图像的语义建模中的应用。 相似文献
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针对当前跨媒体检索算法没有充分利用不同媒体特征之间的潜在语义关联和无法解决跨媒体检索过程中的维度灾难与语义鸿沟问题,研究并设计基于语义关联挖掘的跨媒体检索算法。该算法主要由语义关联挖掘、跨媒体本体动态构建、跨媒体语义相似度计算三个部分组成。研究表明,该算法能够有效地提升跨媒体检索的准确率和效率,能够在一定程度上满足用户跨媒体检索的需求。 相似文献
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现阶段,以图像内容为基础的图像检索的效率还是较低的,如何通过对图像的纹理、颜色和空间特征进行提取和分析,整合得出语义特征,实现对图像数据库的检索,已经成为了图像检索研究中的热门话题。本文将对相关反馈技术在图像内容及语义检索中的应用进行阐述。 相似文献
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依据语义检索的特征和文本概念的挖掘,通过楚辞研究数据库的语义实践,提出一种以本体知识库建设为核心,由本体开发、资源管理、检索服务三层架构组成,融语义词典、知识地图、跨库查询和专题搜索为一体的个性化关联语义检索模型,力图使当前的语义检索研究跳出实验的框架,促进相关领域文献知识的组织开发与检索利用。 相似文献
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Multimodal biomedical image indexing and retrieval using descriptive text and global feature mapping
Matthew S. Simpson Dina Demner-Fushman Sameer K. Antani George R. Thoma 《Information Retrieval》2014,17(3):229-264
The images found within biomedical articles are sources of essential information useful for a variety of tasks. Due to the rapid growth of biomedical knowledge, image retrieval systems are increasingly becoming necessary tools for quickly accessing the most relevant images from the literature for a given information need. Unfortunately, article text can be a poor substitute for image content, limiting the effectiveness of existing text-based retrieval methods. Additionally, the use of visual similarity by content-based retrieval methods as the sole indicator of image relevance is problematic since the importance of an image can depend on its context rather than its appearance. For biomedical image retrieval, multimodal approaches are often desirable. We describe in this work a practical multimodal solution for indexing and retrieving the images contained in biomedical articles. Recognizing the importance of text in determining image relevance, our method combines a predominately text-based image representation with a limited amount of visual information, in the form of quantized content-based visual features, through a process called global feature mapping. The resulting multimodal image surrogates are easily indexed and searched using existing text-based retrieval systems. Our experimental results demonstrate that our multimodal strategy significantly improves upon the retrieval accuracy of existing approaches. In addition, unlike many retrieval methods that utilize content-based visual features, the response time of our approach is negligible, making it suitable for use with large collections. 相似文献
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This paper describes features and methods for document image comparison and classification at the spatial layout level. The methods are useful for visual similarity based document retrieval as well as fast algorithms for initial document type classification without OCR. A novel feature set called interval encoding is introduced to capture elements of spatial layout. This feature set encodes region layout information in fixed-length vectors by capturing structural characteristics of the image. These fixed-length vectors are then compared to each other through a Manhattan distance computation for fast page layout comparison. The paper describes experiments and results to rank-order a set of document pages in terms of their layout similarity to a test document. We also demonstrate the usefulness of the features derived from interval coding in a hidden Markov model based page layout classification system that is trainable and extendible. The methods described in the paper can be used in various document retrieval tasks including visual similarity based retrieval, categorization and information extraction. 相似文献
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探讨在图像检索中,当用户以感觉、印象、情绪等情感特征作为相关性评价标准筛选结果时,缩略图尺寸对用户评价与选择结果的影响。根据评价实验发现:缩略图尺寸会在一定程度上影响用户对一组图片的情感评价与选择结果;其影响程度大小与检索任务类型以及同组内图片视觉相似程度和复杂度有关。图片越大,用户评价与选择的结果越稳定;同组图片的视觉差异越小、图片内容越复杂,用户评价与选择的结果越不稳定。 相似文献
14.
基于可视化技术的信息检索初探 总被引：14，自引：3，他引：11
罗龙艳 《现代图书情报技术》2002,18(4):36-38
首先简单介绍可视化技术，比较了基于可视化技术的信息检索与传统检索的优劣，接着重点阐述了可视化信息检索的基本原理及过程，最后概要介绍了几种重要的可视化检索系统。 相似文献
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WWW信息检索可视化实现原理研究 总被引：10，自引：0，他引：10
文燕平 《现代图书情报技术》2005,21(4):10-13
随着对可视化研究的深入，出现了许多不同表现形式的可视化检索系统。在总结分析已有信息检索可视化系统的基础上，本文提出了WWW信息检索可视化的一般原理，并指出信息检索可视化的实现需要始终坚持以支持信息检索为目标的原则。 相似文献
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信息检索可视化研究发展规律探析 总被引：2，自引：0，他引：2
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[目的/意义]以用户情感为线索的图像检索已成为机器学习研究的热点，但图像情感特征标注的语料数据多来源于对图像低层特征的抽取，从而导致图像检索过程单一化和程式化。本文提出了一种基于深度学习的图像情感特征抽取的算法，将图像底层特征融合到图像的高层情感语义当中，为实现图像的情感语义检索提供了参考。[方法/过程]利用改进的卷积网络模型，将数据集图像的颜色、纹理作为输入，经多层运算自动提取图像的情感信息，并通过反向传播算法计算出改进后模型的情感检索准确率，构造出准确率较高且过拟合程度低的图像情感特征提取模型。[结果/结论]应用改进的卷积神经网络模型，实现了对图像情感特征的抽取，相较于原模型提升了10%的检索准确率。 相似文献
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介绍感性工学的产生背景，主要研究内容与实现原理，并结合图像检索问题，分析感性工学与图像检索的联系以及基于感性特征检索图像的系统架构。指出感性工学和基于感性特征检索图像研究中有待解决的问题。 相似文献