基于图像中心加权特征的图像检索
融合多特征的图像检索算法
融合多特征的图像检索算法图像检索算法是一种应用于计算机视觉领域的技术，它通过对图像特征进行提取和匹配，能够实现从海量图像中快速检索到指定图像的目的。
然而，由于图像特征的多样性和复杂性，单一特征方法往往存在诸多限制，难以满足实际应用需求。
为此，融合多个特征的图像检索算法应运而生。
融合多特征的图像检索算法通过将多种特征信息结合起来，形成更全面、更多样化的图像描述符，从而增强了检索算法的鲁棒性和准确度。
常见的图像特征包括颜色、形状、纹理等，融合多特征的图像检索算法可以采用以下几种方法：一、特征加权融合特征加权融合是将每个特征的重要性进行统计分析，对每个特征赋以不同的权重，进而对多个特征向量进行线性组合，形成一个加权的综合特征向量。
获得加权特征向量后，可以将其输入到分类器中进行训练，并进行图像检索。
二、特征串联融合特征串联融合是将每个特征的向量按特定顺序进行串联，形成一个综合的特征向量。
具体地说，可以将不同特征的向量连接或封装在一起，形成一个“超级向量”，作为最终的特征表示，供分类器使用。
三、特征层级融合特征层级融合是将各个特征分别提取出来，进行多层次、多尺度的融合处理。
它主要思想是利用特征的不同抽象层次，将相对低层的特征信息与相对高层的特征信息相结合，形成更加具有鲁棒性的特征。
典型的特征层级融合算法包括卷积神经网络（CNN）和金字塔方法等。
在实际应用中，融合多特征的图像检索算法具有广泛的应用场景。
例如，在人脸识别、车辆识别、风格识别等方面，该算法都具有重要的研究和应用价值。
随着深度学习技术的发展和计算机硬件的提升，多特征融合图像检索算法将有更加广泛的应用前景和研究发展空间。
《信息组织学》考试复习大纲(详细)
第一章1、信息采集：是指根据特定的目标和要求，将分散在不同时空域的有关信息，通过特定的手段和措施采掘和汇聚的过程。
它涉及一切信息工作中的信息采集活动，包括企业和其他组织的管理者们为了实现决策、管理和控制等目标所进行的信息采集。
2、信息采集渠道：①大众传播媒体②文献③政府机构④合作伙伴⑤消费者⑥信息中介结构3、信息采集方法：问卷调查、访谈、实验研究、文献收集4、信息组织与信息检索的关系：信息检索是根据特定的需求，运用某种检索工具，按照一定的方法，从大量的信息中查找出所需信息的过程。
对信息检索进行完整描述，一般必须包括信息组织和检索两个方面。
在信息检索系统中，信息组织是依据信息资源的主题内容和特征，将无序的信息组织成有序集合。
信息组织是信息检索的基础和前提。
信息组织根据用户需要，以信息资源的一定单元为处理对象，依据预先制定的规范，对其特征加以记录，并进行标引和必要的记录，然后将这些信息记录，按照规定的方式输入检索系统。
第二章1、信息组织：就是人们根据信息本身特点，运用适宜的工具和方法，依据一定的标准或规则，对其进行加工整理，排列组合，使之有序化、系统化、规律化、高级化，增强信息对象的表现效能和运用效能，以满足人们信息需求的过程和活动。
2、信息组织基本内容：按照信息组织的活动类型分“信息选择、信息分析、信息描述与揭示、信息存储”按照信息组织的流程分“信息的筛选和鉴别、信息的分类和排序、信息的著录和标引、信息的编目和组织、信息的分析和研究”3、信息描述与揭示方法：一是著录，主要描述文献信息的形式特征；二是标引，主要揭示文献信息的内容特征。
4、信息组织的类型：信息组织可归为语法信息组织、语义信息组织和语用信息组织三大类型。
从广义上看，信息采集阶段的信息组织主要是一种语用信息组织；信息组织阶段的信息组织属综合型信息组织；信息检索和开发阶段的信息组织则属于优化型语用信息组织。
5、一次信息、二次信息、三次信息：一次信息是人们研究或创造性成果的直接记录，一般指公开出版的图书、期刊论文、研究报告、会议文献、学位论文、专利说明书、网上未经过处理的电子化信息等。
基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型
一种基于加权色彩直方图的快速图像检索方法
大部分颜色特征提取方法的研究工作都基于颜 色直方图展开．最经典的方法是Ｓｗａｉｎ和Ｂａｌｌａｒｄ旧１ 提出的直方图交集算法，它采用１６×１６×１６大小的 三维直方图在ＲＧＢ颜色空间统计图像颜色，求直方 图的交集作为颜色相似度的度量．但需要４０９６个 存储单元保存图像索引，使得图像数据库占用巨大 的存储空间和较长的检索时间．Ｍｅｈｔｒｅ等人Ｈ Ｊ规定 了一个含２７种颜色的颜色表，通过将图像中的颜 色归类到最近颜色，得到一个基于固定颜色表的直 方图，但对于颜色丰富的自然场景图像检索性能变 差．Ｖａｉｌａｙａ等人【５ Ｊ提出了一种基于量化ＨＳＶ颜色 空间的直方图方法，通过将ＲＧＢ空间１６×１６×１６ 量化间隔的中心颜色值转换到ＨＳＶ空间后聚类成 ６４类颜色，形成６４个颜色属性的直方图．Ｐａｓｓ等 人【７ｊ提出了称为颜色连续向量（ｃ０１０ｒ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｖｅｃｔｏｒ）的切分颜色直方图方法．除颜色直方图外， Ｓｔｒｉｃｋｅｒ等人［８］提出颜色矩方法，计算每个颜色通道 的前三阶矩作为图像索引．
收稿日期：２００４ ０５ １２；修回日期：２００４—１２—２８
万方数据
在过去的几年中，基于内容的图像检索技术（ＣＢＩＲ） 已经成为一个重要的研究领域ｕ’２ｊ，该技术对图像 内容的描述不再依赖于人的手工标注，而是提取图 像的低层视觉特征，如颜色、纹理、形状以及对象的 空间关系等，建立图像的多维特征矢量进行相似查 询和检索．目前许多研究工作正围绕如何提取图像 的底层特征、图像之间相似度的度量以及寻找有效 的图像搜索策略等方面展开．
计算机研究与发展 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ＩｓＳＮ １０００—１２３９／ＣＮ １１—１７７７／ＴＰ
４２（１１）：１９０３～１９１０，２００５
基于SIFT特征的图像检索技术研究
然而，现有的基于SIFT特征的图像检索方法还存在一些挑战和问题，如特征 选择的不准确性和跨域性问题等。未来的研究可以针对这些问题展开深入探讨， 进一步提高图像检索的准确性和效率。此外，随着深度学习技术的快速发展，研 究者可以尝试将深度学习与基于SIFT特征的图像检索技术相结合，探索更有效的 图像特征表达和匹配方法。
1、图像特征提取
图像特征提取是图像检索的核心，它通过一定的算法从图像中提取出能够代 表图像内容的关键信息，如颜色、纹理、形状等。这些特征可以有效地描述图像 的内容和特征，为后续的图像比较和分析提供基础。常用的特征提取方法包括 SIFT、SURF、ORB等。
2、相似度比较
在提取出图像的特征之后，我们需要对这些特征进行比较，以确定两幅图像 的相似度。常用的相似度比较方法包括欧氏距离、余弦相似度、交叉相关等。这 些方法通过计算特征向量之间的距离或者相关系数，来评估两幅图像的相似程度。
3、检索算法
基于特征的图像检索技术中常用的检索算法包括基于内容的检索、基于神经 网络的检索和基于深度学习的检索等。其中，基于内容的检索通过比较查询图像 和库中图像的特征，找出最相似的图像；基于神经网络的检索通过训练神经网络 来学习图像特征和标签之间的关系，从而对新的图像进行分类和检索；基于深度 学习的检索通过构建深度神经网络模型，对图像进行深度特征提取和分类，从而 实现高精度的图像检索。
SIFT特征最早由David Lowe在1999年提出，具有尺度不变性、旋转不变性、 亮度不变性等优点。自提出以来，SIFT特征在计算机视觉领域得到了广泛应用， 包括目标识别、图像配准、图像检索等。在图像检索领域，SIFT特征可以有效地 表达图像的内容和特征，提高检索准确率。然而，现有的基于SIFT特征的图像检 索方法还存在一些问题，如特征选择不准确、匹配效率低等。
计算机视觉的图像检索方法
计算机视觉的图像检索方法随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术逐渐成为研究和应用的热点之一。
图像检索作为计算机视觉的重要应用之一，是指根据用户输入的查询信息，在大规模图像库中快速准确地检索出与查询图像相似的图像。
图像检索方法在各个领域都有着广泛的应用，如医疗影像诊断、智能交通、智能监控等。
本文将介绍几种常见的图像检索方法，并进行比较分析。
特征提取与描述图像检索的第一步是对图像进行特征提取和描述。
特征提取是指从图像中抽取出能够代表图像内容的一些特征，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征描述是指对提取出的特征进行描述和编码，以便于后续的匹配和检索。
常用的特征提取和描述方法包括SIFT、SURF、HOG等。
基于内容的图像检索基于内容的图像检索是指通过图像的内容特征进行检索，而不考虑图像的语义信息。
基于内容的检索方法主要包括基于特征的检索和基于相似度的检索。
基于特征的检索通过提取图像的特征，然后计算特征之间的相似度来进行检索。
基于相似度的检索则是通过计算图像之间的相似度来进行检索，常用的相似度计算方法包括余弦相似度、欧氏距离等。
基于语义的图像检索基于语义的图像检索是指通过对图像的语义信息进行分析和理解，来进行检索。
基于语义的检索方法主要包括基于标注的检索和基于自然语言的检索。
基于标注的检索是指通过对图像进行标注，然后根据标注信息进行检索。
基于自然语言的检索则是指通过对自然语言查询进行理解，然后将查询转化为图像特征进行检索。
深度学习在图像检索中的应用近年来，深度学习技术在图像检索领域取得了巨大的进展。
深度学习技术能够学习到图像的高层次特征表示，从而提高了图像检索的准确性和效率。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
这些模型在图像检索中能够提取出更加抽象和语义丰富的特征表示，从而提高了检索的准确性。
图像检索的挑战与未来发展虽然图像检索技术取得了很大的进展，但仍然面临着许多挑战。
图像检索资料
何谓图像检索从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像检索技术（Text-based Image Retrieval，简称TBIR），利用文本描述的方式描述图像的特征，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。
到90年代以后，出现了对图像的内容语义，如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术，即基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval，简称CBIR）技术。
CBIR属于基于内容检索（Content-based Retrieval，简称CBR）的一种，CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。
在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。
为了进一步提高检索的准确性，许多系统结合相关反馈技术来收集用户对检索结果的反馈信息，这在CBIR中显得更为突出，因为CBIR实现的是逐步求精的图像检索过程，在同一次检索过程中需要不断地与用户进行交互。
编辑本段基于文本的图像检索技术基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术，回避对图像可视化元素的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面标引图像，一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据等级目录的形式浏览查找特定类目下的图像，如Getty AAT使用近133,000个术语来描述艺术、艺术史、建筑以及其它文化方面的对象，并推出30多个等级目录，从7方面描述图像的概念、物理属性、类型和刊号等。
又如Gograph将图像分为动态图像、照片、图标、背景、艺术剪辑图、插图、壁纸、界面、成套图像8个一级类，下设数量不等的子类。
基于图像特征的图像检索专利技术综述
基于图像特征的图像检索专利技术综述【摘要】本篇文章综述了基于图像特征的图像检索专利技术。
在研究背景和研究目的部分，探讨了图像检索技术的重要性和应用背景。
在分别介绍了基于局部特征、全局特征和深度学习的图像检索技术，以及专利技术在图像检索中的应用。
在分析了现有技术的优缺点，并展望了未来的发展趋势。
通过本文的详细介绍，读者可以对基于图像特征的图像检索专利技术有一个全面的了解，为相关领域的研究和应用提供参考。
【关键词】关键词：图像检索、图像特征、局部特征、全局特征、深度学习、专利技术、优缺点分析、未来发展趋势。
1. 引言1.1 研究背景图像检索是一种重要的信息检索技术，随着数字图像在各个领域的广泛应用，图像检索技术也变得越来越重要。
传统的基于文本的检索方法在处理大规模图像数据时存在效率低、精度不高的问题，因此基于图像特征的图像检索技术逐渐成为研究热点。
随着计算机视觉和人工智能的不断发展，基于图像特征的图像检索技术也取得了巨大的进展。
通过提取图像的局部特征、全局特征以及利用深度学习方法，可以更准确地描述和匹配图像，提高图像检索的精度和效率。
研究基于图像特征的图像检索专利技术成为当前研究的热点之一。
本文将就基于图像特征的图像检索技术进行概述，介绍基于局部特征、全局特征以及深度学习的图像检索技术，并探讨专利技术在图像检索中的应用。
通过对现有技术的优缺点进行分析，展望未来的发展趋势，希望可以为相关研究提供参考和启发。
1.2 研究目的研究目的是对基于图像特征的图像检索专利技术进行全面综述和分析，探讨该领域的最新进展和趋势，以期为相关研究人员提供参考和指导。
通过对各种图像检索技术的概述和比较，揭示其在图像搜索和识别领域的应用情况和优缺点，为未来的研究和创新提供启示和方向。
借鉴专利技术在图像检索中的应用案例，以探讨其在实际生产和商业应用中的价值和潜力。
通过本文的研究，旨在为相关领域的技术研发和落地应用提供有益的思路和支持，促进图像检索技术的不断创新和发展。
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Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ
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（ ）图像颜色是图像检 索 中使 用最广 泛 的底层特征 ． １ 由于
１ 引 言
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Ａ ｓｒቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｂｔ ｔ ａ
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调、 饱和度和亮 度） Ｐ Ｌ彩色 电视用 的 Ｙ Ｖ和 Ｎ Ｓ ，Ａ Ｕ Ｔ Ｃ彩色 电视
用的 ＹＱ颜 色空间 。 Ｉ （ ）纹理是基于内容检索的另一人重要 图像特征 。纹理是 ２
于大型的多媒 体数据库 ； 二足人工 注解 中不可避免的 主观性和
不准确性 町能导致检索失败 而基 下内 容 的 图像 检 索 （ ｏｔ ｔ ａｅ ｍ ｇ ｅ ｉ ａ， Ｃ ｎ ｎ． ｓｄ Ｉ ａｅ Ｒ ｔｅ ｌ ｅ Ｂ ｒｖ
ｔ ｅ 。 ｅｍ ｒ ｈｇ ｅ ｈ ｔｅｎ ｌ ｃ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅｔｒＦｎ ｌ ｓｐ ｏ ｅｔ ａｌｎ Ｓ Ｍ）ｉ ｕｅ ｓｈ ｌ ｓｉ ｎ ａｅ． ｕ ｓｔ ｏｅ ｉｌ ｉ ｔｈ ｌ ｅ ｌ ｅｏｔ ｍ ｅ ｎ ． ｉ ｙ ｕｐｒｖｃ ｒ ｃｉ ｒ ｈ ｌｗ ｇ Ｏ ｏ ｔ ｈ ｉ ｃ ｅ ｌ ａ ｔ ｏ ｍ ｉ ｅ（ Ｖ ｓ ｓｄａ ｅｃａ ｉｅ ｔ ｒ ｋｉ ｇｓ ｔ ｓ ｆｒ ｏ ａ ｍ
随着互联 和多媒体技 术的 飞速 发展 ， 视听信息 的多媒体 数据大地出现 ， 如何有效地组织 和管理维护 这些多媒 体数据信 息， 使其更有效地为人们所用 。在 二十世纪 七 十年代人们 就开
始尝 试利用关 系型数据库管 理系统 来管理多媒体 数据 ， 由人工
颜色对 图像的平移 、 旋转变换具有 不变性 ， 表现 出相 当强 的鲁棒
Ｅ ｐ ｆ ｎ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ｈ ｓｓ ｓｃ １ ｇ ｃｒ ｖ ｓ ｅｆｃ ｉｅｙ ｉ ｍ ｅ ． ｌ ａｇ ｍａ ｅ ｄ ｔ ｂ ｓ ａ ｄ ａ ｈ ｅ ｅ ｕ ｅ ｉｒｐ ｒｏｍａ ｃ ． ｘ ｅ ｍｃ ｔｒｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｉ ｙ ｔｎ ｎ ｒ Ｉ ｅ ｅ ｆ ｔ ｌ ｎ ｇ ｓ ｆ ｎ ａ ｌｒ ｅ ｉ ｇ ａａ ａ ｅ ｎ ｃ ｉｖ ｓ ｓ ｐ ｒ ｅ ｒ ｎ ｅ ｉ ｓ ｔ ｃ ｉ ｅ ｖ ｔ ０ ｏ ｆ
Ｘｕ Ｓｈ ｉｇ Ｌ ｎ Ｆ ｚ ｎ ｕｐ ｎ ｉ ｕ ｏ ｇ
（ ｅａｔｅｔｆＣｍ ｕｅ ｃ ｎｅ ｔ ｅ ｎｌ ｙ Ｔｉ ｈａＵ ｂ ｒｔ．ｅｉ ０ ０４．ｈｎ ） Ｄ ｐｒ ｎ ｏ ｐ ｔ Ｓｉ ｃ ａｔ Ｔｃ ｏｏ ，ｓ ｇ ｕ ｎ￣ｓｙ Ｂ（， １ ０８ Ｃ ｉ ｍ ｏ ｒ ｅ ｄ ｈ ｇ ｎ ｅｉ ｉ￣ ｇ ａ
性． Ｃ Ｉ 在 ＢＲ中得到 了广泛 的应用 Ｓ ａ ｗｉ ｎ和 Ｂ ｌｒ 出了颜 色 ａａ ｌ ｄ提
检索 的思想和直方网相交度量法 ， 此外 ， 还有相 当多 的文献针对 颜色直方 图的缺点 （ 如亮度敏感性 、 计算 量大等 ） 出了改进算 提
法 。
另外 ， 彩色空间 的选取对 图像 检索 的性能 也有 比较 大的影
响。常用 的颜色空间 主要 有 以下几种 ： Ｇ （ Ｒ Ｂ 红绿 蓝 ） Ｈ Ｖ 色 ．Ｓ （
去注解多媒体数据 ， 利用基 于文 本的数据 库管理系 统来 检索 再 图像 这种思路虽然可 以利用许 多 比较成熟 的文本检索技术 ，
但 ｄ存 在 着其 缺 点 … ： 是 人 二 注 解 工 作 量 非 常 大 ， 其 是 对 土 一 Ｉ ： 尤
维普资讯
第２ ３卷 第 ２期
２０ ０ ６年 ２月
计 算机 应 用与软件
Ｃ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌ ａｉ ｎ ｎ ｏ ｔ ｒ ｏ ｕｅ ｐ ｉ ｔ ｓａ ｄＳ ｆ ｃ ｏ ｗａ ｅ
Ｖｏ ． ３． ． １２ Ｎｏ ２
Ｆ ｂ． ０ ６ ｅ ２０
基 于 图像 中心 加权 特 征 的 图像 检 索
。
徐淑平 林福不 ｔ Ｌ － － ，
北 京 １０８ ） ００ ４
（ 清华 Ｉ算机科学与技术系 大学 十
摘
本文讨论 了基于内容的图像检 索系统 中特征提取 的技术 ， 并提 出了一种基于图像 中心加权 特征提取算法 即对 图像 不 同 位置提取的特 征采用不同的加权 系数 ， 靠近图像 中心加权 系数越 大。最后使用支持向量机技 术作 为 图像 分类器进行 图像的检索。 越
，
要
实验表 明该 系统能有效地检 索大规模 的图像数据厍 ， 并取得 了比较好 的效果
关键词 加权特征提取 支持 向量机 基干 内容的图像检 索
ＡＮ Ｍ ＡＧＥ Ｉ ＲＥＴＲＩ ＥＶＡＬ ＢＡＳＥＤ ０Ｎ Ｍ ＡＧＥ Ｉ ＣＥＮＴＥＲ ＥＩ Ｗ ＧＨＴＥＤ ＦＥＡＴＵＲＥ