本文關(guān)鍵詞：手繪草圖內(nèi)容識別與檢索的研究

  更多相關(guān)文章： 手繪草圖 圖像檢索 輪廓匹配 草圖分類 RST不變性

【摘要】：隨著數(shù)字時代的發(fā)展,每個人都可以成為多媒體資源的發(fā)布者,每時每刻都有海量的圖像被上傳到分布在世界各地的服務(wù)器中,圖像檢索也逐漸成為各個搜索引擎不可或缺的一部分。其中基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)使用圖像本身作為查詢數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)庫中搜索并返回與圖像視覺內(nèi)容或語義最為相似的圖像,由于其便利的操作和圖像本身包含的更多信息,相比于僅使用文字進行檢索,CBIR更有機會和潛力返回用戶所需的結(jié)果,是當前多媒體檢索的主要研究方向之一。觸屏設(shè)備的普及帶來了交互方式上的巨大變革,基于手繪輪廓的圖像檢索(SBIR)是CBIR的一個分支,SBIR使用用戶的手繪圖像作為檢索數(shù)據(jù)進行圖像檢索。相比于CBIR,用戶無需去尋找特定的圖像,可以更加自由地創(chuàng)造心中所想的內(nèi)容進行檢索。同時,物體的輪廓是人類主觀感知的重要組成部分,是對物體的高度抽象的描述,檢索數(shù)據(jù)符合人類的直覺。手繪輪廓草圖內(nèi)容抽象且有明顯的不規(guī)則形變,為圖像的檢索帶來了困難。本文首先針對手繪草圖與現(xiàn)實世界圖像之間存在的旋轉(zhuǎn)、尺度、位移(RST)等差異,以及草圖線條的形變現(xiàn)象提出了一種具有RST不變性的SBIR方法。為了消除尺度與位移的影響,本文通過顯著性圖與圖像輪廓的結(jié)合來確定圖像的主體區(qū)域,并只對主體區(qū)域進行匹配。利用局部圖像特征的壓縮與近鄰搜索匹配來減輕線條不規(guī)則形變帶來的影響。通過圖像區(qū)域的分割和最小權(quán)值完美匹配的使用來獲得旋轉(zhuǎn)不變性。在三個數(shù)據(jù)集上的實驗驗證表明,本文的方法在自然圖像與商品圖像的檢索上均獲得了比現(xiàn)有方法更好的準確性。由于手繪草圖高度抽象的特性,部分手繪草圖如果僅使用輪廓上的匹配難以檢索到正確的結(jié)果。如果可以識別出用戶繪制的具體內(nèi)容,那么就可以用圖像的語義信息輔助檢索。本文針對這種現(xiàn)象,通過手繪草圖底層特征和中層特征的結(jié)合,利用不同類別之間的相似性訓(xùn)練獲得兩輪分類器。本文將視覺上的相似性與手繪圖像想表達的隱藏含義相結(jié)合,實驗表明本文的方法不僅提高了手繪草圖分類的準確率,也提高了對應(yīng)的檢索效果。
【關(guān)鍵詞】：手繪草圖 圖像檢索 輪廓匹配 草圖分類 RST不變性
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)12-14
• 2 手繪草圖檢索相關(guān)算法14-28
• 2.1 輪廓提取算法14-18
• 2.1.1 圖像的邊緣和輪廓檢測14-16
• 2.1.2 基于隨機森林的輪廓檢測16-18
• 2.2 基于輪廓圖像直接匹配的圖像匹配方法18-23
• 2.2.1 Chamfer匹配方法18-19
• 2.2.2 自適應(yīng)權(quán)重的Chamfer匹配方法19-20
• 2.2.3 基于Edgel索引的匹配方法20-23
• 2.3 基于全局特征的輪廓圖像匹配方法23-26
• 2.3.1 基于梯度直方圖類的匹配23-24
• 2.3.2 基于張量的匹配24-26
• 2.4 基于局部特征的輪廓圖像匹配方法26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 3 具有RST不變性的輪廓檢索28-41
• 3.1 基于顯著性和輪廓信息的主體區(qū)域計算28-30
• 3.2 輪廓特征的二值編碼與近鄰搜索30-31
• 3.3 圖像區(qū)域分割及旋轉(zhuǎn)匹配和二分圖匹配算法31-33
• 3.4 實驗設(shè)計與結(jié)果分析33-40
• 3.4.1 檢索準確率驗證實驗34-38
• 3.4.2 旋轉(zhuǎn)不變性驗證實驗38-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 4 基于手繪草圖類別識別的輔助檢索41-53
• 4.1 Gabor底層特征的提取41-42
• 4.2 訓(xùn)練稀疏的中層特征表示42-43
• 4.3 基于隨機森林的類間相似度的計算與分類43-45
• 4.4 草圖分類與標簽相似度結(jié)合的檢索45-47
• 4.5 實驗設(shè)計與結(jié)果分析47-52
• 4.5.1 分類平均準確率驗證實驗47-51
• 4.5.2 分類信息輔助檢索效果驗證實驗51-52
• 4.6 本章小結(jié)52-53
• 結(jié)論53-55
• 參考文獻55-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況59-60
• 致謝60-61

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本文編號：805737