基于多种高级语义特征的图像检索技术

摘要：

基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间"语义鸿沟"的关键.笔者以性能优越的回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,提出了一种基于多种高级语义特征的图像检索新方法.该方法首先利用Canny检测算子提取原始图像的边缘信息,并据此得到低层纹理特征与颜色特征,同时利用SVR将低层特征映射到高级语义,以获得图像的高级对象语义.然后结合图像边缘线条方向,利用SVR将线条方向映射为高级语义,以获得图像的线条情感语义.再结合人眼视觉系统感知特性,给出基于全局主要颜色的高级颜色语义.最后根据上述多种高级语义特征进行图像检索.实验结果表明,该方法能够有效地对图像高级语义进行刻画,不仅图像匹配检索效果良好,而且具有稳定的检索性能,其对于缩小低层视觉特征与高级语义概念之间的"语义鸿沟"具有重要意义.

关键词：图像检索、高级语义、SVR、对象语义、情感语义、颜色语义

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60773031,60873222;视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京大学开放基金资助项目0503;计算机软件新技术国家重点实验室南京大学开放基金资助项目A200702

在线出版日期：2010-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：445-452