【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)社交媒體的快速發(fā)展,海量的多媒體數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上大量涌現(xiàn),這給包括圖像檢索在內(nèi)的多媒體信息處理帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)建立在底層視覺(jué)特征的基礎(chǔ)上,無(wú)法準(zhǔn)確描述圖像數(shù)據(jù)中復(fù)雜的對(duì)象、事件、行為和場(chǎng)景等信息;同時(shí),用戶的檢索意圖需用思維中較高層次的語(yǔ)義概念來(lái)進(jìn)行表達(dá),由此便產(chǎn)生了底層視覺(jué)特征和高層語(yǔ)義之間的“語(yǔ)義鴻溝”。對(duì)于圖像檢索,關(guān)鍵問(wèn)題是如何減小“語(yǔ)義鴻溝”,解決問(wèn)題的思路在于使用有效的方法增強(qiáng)對(duì)圖像語(yǔ)義的描述和解釋能力。本文圍繞基于語(yǔ)義的圖像檢索的中幾個(gè)問(wèn)題,提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論的圖像檢索算法。歸納起來(lái),本文的主要內(nèi)容包括:受損圖像的視覺(jué)和語(yǔ)義信息都受到破壞,特別當(dāng)受損區(qū)域較大時(shí),會(huì)對(duì)圖像檢索性能造成影響�？紤]圖像修復(fù)中的結(jié)構(gòu)重建和紋理修復(fù),利用圖像分解技術(shù),將圖像分解成為結(jié)構(gòu)和紋理兩部分;通過(guò)分析兩部分在兩個(gè)頻率域的特征分布,利用低秩矩陣填充,使用觀測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建超完備矩陣分別實(shí)現(xiàn)圖像的結(jié)構(gòu)重建和紋理修復(fù)。結(jié)果顯示,相對(duì)于傳統(tǒng)圖像修復(fù)方法,我們的方法可以更好的恢復(fù)原始信息。針對(duì)圖像檢索存在的準(zhǔn)確度和效率問(wèn)題,本文提出一種改進(jìn)的局部特征保持的圖像索引算法。通過(guò)分析圖像像素內(nèi)在約束關(guān)系,利用流形學(xué)習(xí)技術(shù),在局部結(jié)構(gòu)保持的前提下獲得高維特征在低維子空間的數(shù)據(jù)表達(dá);設(shè)計(jì)基于比特級(jí)的檢索機(jī)制,在降維數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步將其轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制編碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本章方法可以同時(shí)在檢索準(zhǔn)確率和效率兩方面取得良好的效果。對(duì)于僅含邊緣的圖像,由于視覺(jué)信息少,使得語(yǔ)義描述和檢索模型難以構(gòu)建。利用視覺(jué)詞袋模型,提出了一種新的基于積量化和稀疏編碼的草圖檢索方法,以準(zhǔn)確獲取圖像的語(yǔ)義信息。通過(guò)使用最新的邊緣特描述算法,對(duì)于特定結(jié)構(gòu)的、僅含邊緣信息的圖像進(jìn)行特征化描述,借鑒積量化方法,設(shè)計(jì)一種具有高區(qū)分度的視覺(jué)詞袋模型,有效解決原始輸入圖像信息量少、識(shí)別模型構(gòu)建困難的問(wèn)題;同時(shí)在量化過(guò)程中考慮殘差信息,最大限度的減少量化過(guò)程中的信息損失,進(jìn)而可以得到查詢草圖和測(cè)試數(shù)據(jù)的最優(yōu)化的表達(dá);通過(guò)計(jì)算由查詢草圖和測(cè)試數(shù)據(jù)的特征直方圖來(lái)計(jì)算相似度并得到最終的結(jié)果。異構(gòu)媒體數(shù)據(jù)通常具有不同的維度和特征分布,這使得跨媒體檢索難以實(shí)現(xiàn)良好的性能。利用異構(gòu)特征增強(qiáng)的方法解決跨媒體檢索中的異構(gòu)域適應(yīng)問(wèn)題。使用源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出增強(qiáng)的分類器,這種分類器使用了來(lái)自目標(biāo)域中的知識(shí),因而具有更好的性能,能夠?qū)崿F(xiàn)文本→圖像和圖像→文本間實(shí)現(xiàn)跨媒體搜索;利用相關(guān)反饋機(jī)制,分析原始搜索結(jié)果的語(yǔ)義關(guān)聯(lián),通過(guò)構(gòu)建詞袋模型和相似度計(jì)算進(jìn)行重排序以獲得優(yōu)化的查詢結(jié)果,解決跨媒體搜索中準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 韓法旺;;基于云計(jì)算模式的圖像檢索研究[J];情報(bào)科學(xué);2011年10期

2 何巖;;以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的色彩圖像檢索方法與研究[J];計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用;2013年12期

3 郭海鳳;李廣水;仇彬任;;基于融合多特征的社會(huì)網(wǎng)上圖像檢索方法[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2013年12期

4 柏正堯,周紀(jì)勤;基于復(fù)數(shù)矩不變性的圖像檢索方法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2000年10期

5 夏峰,張文龍;一種圖像檢索的新方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2002年11期

6 鄧誠(chéng)強(qiáng),馮剛;基于內(nèi)容的多特征綜合圖像檢索[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2003年07期

7 斯白露,高文,盧漢清,曾煒,段立娟;基于感興趣區(qū)域的圖像檢索方法[J];高技術(shù)通訊;2003年05期

8 劉怡,于沛;基于“知網(wǎng)”的新聞圖像檢索方法[J];河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年02期

9 張榮,鄭浩然,李金龍,王煦法;進(jìn)化加速技術(shù)在圖像檢索中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年16期

10 黃德才,胡嘉,鄭月鋒;交互式圖像檢索中相關(guān)反饋進(jìn)展研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2005年09期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 陳旭文;朱紅麗;;一種高效的圖像檢索方法[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第九屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

2 周向東;張亮;張琪;劉莉;殷慷;施伯樂(lè);;一種新的圖像檢索相關(guān)反饋方法[A];第十九屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2002年

3 陳世亮;李戰(zhàn)懷;閆劍鋒;;一種基于本體描述的空間語(yǔ)義圖像檢索方法[A];第二十一屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2004年

4 趙海英;彭宏;;基于最優(yōu)近似反饋的圖像檢索[A];’2004系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2004年

5 許相莉;張利彪;于哲舟;周春光;;基于商空間粒度計(jì)算的圖像檢索[A];第八屆全國(guó)信息隱藏與多媒體安全學(xué)術(shù)大會(huì)湖南省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)第十一屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

6 李凌偉;周榮貴;劉怡;;基于概念的圖像檢索方法[A];第十九屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2002年

7 楊關(guān)良;李忠杰;徐小杰;;基于代表色的圖像檢索方法研究[A];首屆信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2003年

8 彭瑜;喬奇峰;魏昆娟;;基于多示例學(xué)習(xí)的圖像檢索方法[A];第三屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

9 胡敬;武港山;;基于語(yǔ)義特征的風(fēng)景圖像檢索[A];2009年研究生學(xué)術(shù)交流會(huì)通信與信息技術(shù)論文集[C];2009年

10 許天兵;;一種基于語(yǔ)義分類的圖像檢索方法[A];中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)第十屆全國(guó)圖像圖形學(xué)術(shù)會(huì)議（CIG’2001）和第一屆全國(guó)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)研討會(huì)（CVR’2001）論文集[C];2001年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 崔超然;圖像檢索中自動(dòng)標(biāo)注、標(biāo)簽處理和重排序問(wèn)題的研究[D];山東大學(xué);2015年

2 楊迪;基于內(nèi)容的分布式圖像檢索[D];北京郵電大學(xué);2015年

3 張旭;網(wǎng)絡(luò)圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

4 吳夢(mèng)麟;基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像檢索研究[D];南京理工大學(xué);2015年

5 高毫林;基于哈希技術(shù)的圖像檢索研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2014年

6 李清亮;圖像檢索中判別性增強(qiáng)研究[D];吉林大學(xué);2016年

7 劉爽;多特征融合圖像檢索方法及其應(yīng)用研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2016年

8 程航;密文JPEG圖像檢索研究[D];上海大學(xué);2016年

9 李強(qiáng);基于語(yǔ)義理解的圖像檢索研究[D];天津大學(xué);2015年

10 李展;基于多示例學(xué)習(xí)的圖像檢索與推薦相關(guān)算法研究[D];西北大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 趙鴻;基于尺度不變局部特征的圖像檢索研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 孫劍飛;基于圖像索引的熱點(diǎn)話題檢索方法研究[D];蘭州大學(xué);2015年

3 章進(jìn)洲;圖像檢索中的用戶意圖分析[D];南京理工大學(xué);2015年

4 苗思楊;移動(dòng)圖像檢索中的漸進(jìn)式傳輸方式研究[D];大連海事大學(xué);2015年

5 都業(yè)剛;基于顯著性的移動(dòng)圖像檢索[D];大連海事大學(xué);2015年

6 王夢(mèng)蕾;基于用戶反饋和改進(jìn)詞袋模型的圖像檢索[D];南京理工大學(xué);2015年

7 許鵬飛;基于草圖的海量圖像檢索方法研究[D];浙江大學(xué);2015年

8 馮進(jìn)麗;基于BoF的圖像檢索與行為識(shí)別研究[D];山西大學(xué);2015年

9 喬維強(qiáng);基于低級(jí)特征和語(yǔ)義特征的醫(yī)學(xué)圖像檢索[D];北京理工大學(xué);2015年

10 蔣國(guó)寶;基于內(nèi)容的概念建模和圖像檢索重排序[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：2281036