【摘 要】
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随着计算机视觉技术的飞速发展,对图像理解技术的要求也越来越高。图像检索作为图像理解方向的一个分支,具有十分重要的研究意义。该文针对图像检索算法进行相关研究,旨在通过对图像形成更加有效的图像类别信息,进而训练出更加有效的图像检索模型,以提高图像检索的性能。首先,建立基于“点-面”类别模式的图像检索模型。在一对一图像检索的基础上增加了类别信息,将单个图像上的图像检索转化为类别图像上的图像检索,挖掘查询
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随着计算机视觉技术的飞速发展,对图像理解技术的要求也越来越高。图像检索作为图像理解方向的一个分支,具有十分重要的研究意义。该文针对图像检索算法进行相关研究,旨在通过对图像形成更加有效的图像类别信息,进而训练出更加有效的图像检索模型,以提高图像检索的性能。首先,建立基于“点-面”类别模式的图像检索模型。在一对一图像检索的基础上增加了类别信息,将单个图像上的图像检索转化为类别图像上的图像检索,挖掘查询图像的类别模式,丰富了查询图像的语义信息。在大小不同的两个数据集上进行了合理性评价;实验证明基于类别模式的图像检索比传统的“点-点”方法和哈希方法有更好的效果。其次,设计基于目标语义模式挖掘的图像检索算法,从单个待检图像扩展到其所属目标语义类,利用挖掘出的目标语义类别模式表征待检图像,进行图像语义检索。不仅挖掘了图像的模式,而且更加突出了目标的特征,降低了相似背景的影响;实验证明基于目标语义模式挖掘的方法在图像检索中取得了更好的效果。最后,构造基于目标类别分割的图像检索算法模型,利用目标检测方法将图像中的目标与背景进行分割,提取出目标图像的语义特征,突出了图像的类别信息,即利用图像中的类别目标信息进行检索;既保证了语义上的相似性,又保证了视觉上的相似性;在Pascal VOC 2007多目标数据库上验证了该算法的有效性。
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