基于内容的图像检索技术
基于内容的图像检索
基于内容的图像检索
基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR），也称为内容视觉检索，是一种能够从图像库中自动找到和用户提供的图像或者用户视觉描述相似的图像的技术。
它可以利用图像中存在的特征和类别，进行快速准确的信息检索。
基于内容的图像检索的原理是，首先将图像进行处理，形成和其中的特性相关的特征向量，然后将提取到的特征向量传入到模型中，计算和检索图像之间的相似性，从而进行图像内容检索。
基于内容的图像检索技术有很多优势，包括精确性和可处理信息量大等特点。
相比于表面检索技术，基于内容的图像检索技术不仅可以检索出更高质量的图像，还可更好地提高搜索效率。
此外，基于内容的图像检索技术还可以根据不同的图像特征，进行更加详细和准确的检索，从而实现更快的检索速度。
基于内容的图像检索技术的典型应用是基于用户上传的图像或口头描述，进行图像模糊检索或类似图像检索，从而使用户能够快速检索到自己想要的内容信息。
同时，基于内容的图像检索技术还可以用于商业图像检索、监控视频搜索等多种不同的任务。
总的来说，基于内容的图像检索是一种发展很快的技术，它已经被广泛应用在信息检索、图像检索、人工智能等方面。
它能
够提高信息检索的准确性和效率，为用户提供快速、准确、全面的搜索服务。
基于内容的图像检索概述
通过设置检索输出门限值，也可以控制检索结果的输 出数量。 检索结果的显示需要考虑显示效率和显示效果的矛盾。
图3-2 不同数量的显示（6*9）
3.2检索结果是逐渐逼近 在检索过程中不断修订检索条件，可以逐步达到最 终的检索结果；通过调整特征参数组合，可以得到不同 的检索结果。 3.3计算工作量大 每次查询都需要根据临时提交的特征标准，对全部特 征值进行匹配运算；数据计算时对计算机的要求高，查 询时间相对长一些。
2.4图像的低层特征值提取 2.4图像的低层特征值提取 对于图像的低层特征，主要采用的是图像的颜色、 纹理及其形状等特征。 2.4.1颜色特征 颜色特征和图像的大小、方向无关，而且对图像的背 景颜色不敏感，因此颜色特征被广泛应用于图像检索。颜 色特征中包括颜色直方图、颜色相关图、颜色矩等。
图2-3颜色特征－颜色布局示例
1、什么是基于内容的检索技术 1.1 基于文本的图像检索技术 TBIR
存在的问题： 存在的问题： 一是这种方法需要较多的人工参与，而且随着图像数 目的增加，这种方法很难实现； 二是由于图像所包含的信息量庞大，不同的人对于 同一张图像的理解也不相同，这就导致对图像的标注没 有一个统一的标准，因而检索的结果不能很好地符合用 户的需求。
基于内容的图像检索
（ Content-based image retrieval）
二、什么是基于内容的检索技术 目前大家比较熟悉的计算机检索技术，大多是基于文 字的检索。不论是文章的查询、图片的搜索、音乐的查 找甚至视频的检索，都是通过文字的描述或者标引实现 的。 文字检索的薄弱环节在于对多媒体信息描述上，用文 字描述难以避免主观性。这样，就产生了基于内容的检 索需求，不论是图片、声音、视频还是动画。于是各种 基于内容的检索技术就应运而生了。基于内容的图像检 索技术是其中的一项重要技术。
基于内容的模糊图像检索技术研究
基于内容的模糊图像检索技术研究【摘要】本文介绍了基于内容的模糊图像检索技术的研究。
在探讨了研究背景、研究意义和研究目的。
在对模糊图像检索技术进行了概述，分析了基于内容的模糊图像检索算法，并深入研究了特征提取与匹配技术。
还设计了实验并分析了结果，对性能进行了评价与比较研究。
在总结了研究成果，提出了存在问题并展望未来发展，探讨了技术应用前景。
通过本文的研究，有望提高模糊图像检索的准确性和效率，为相关领域的发展和应用提供有力支持。
【关键词】模糊图像检索技术、内容-based、特征提取、匹配技术、实验设计、结果分析、性能评价、技术应用、展望、研究成果、问题、前景。
1. 引言1.1 研究背景随着数字图像技术的不断发展和应用，图像内容的检索已经成为一个重要的研究领域。
由于图像中存在着各种噪声和失真，以及受限于像素数量等因素，导致一些图像可能被模糊化。
对于这种模糊图像的检索，传统的图像检索技术往往效果不佳，无法精准地检索出用户所需的图像。
基于内容的模糊图像检索技术的研究变得至关重要。
该技术不仅能够提高模糊图像的检索精度，还可以更好地应用于实际生活中，比如在图像搜索引擎、安防监控等领域。
目前，基于内容的图像检索技术已经取得了一定的进展，但在处理模糊图像方面仍存在一些挑战和问题。
有必要对基于内容的模糊图像检索技术进行深入研究，以提高其检索效果和应用价值。
1.2 研究意义模糊图像检索技术是现如今一个备受关注的热门领域，其在图像处理和计算机视觉领域具有重要的应用价值。
在日常生活中，我们经常遇到一些模糊不清或质量较低的图像，这些图像可能是由于拍摄设备、传输过程或存储方式等原因导致的。
而基于内容的模糊图像检索技术的研究和应用，可以帮助用户准确快速地找到他们需要的图像，提高图像检索的效率和精度，从而为用户提供更好的图像搜索体验。
随着数字图像的普及和应用场景的不断扩大，模糊图像检索技术也日益受到重视。
在电子商务、医学影像诊断、安防监控等领域，模糊图像的处理和检索需求愈发迫切。
基于内容的图像检索研究
3、面向对象的特征提取面向对象的特征提取方法可以更好地捕捉图像中的语 义信息，提高检索准确率。这种技术通过分析图像中的物体和场景等信息，提 取出更加高级的特征表达，例如物体的类别、数量和位置等。这些信息可以通 过机器学习算法进行学习和预测，从而实现更加精准的图像检索。
4、目标识别和图像分类目标识别和图像分类技术也可以用于基于内容的图像 检索中。通过识别图像中的物体和类别信息，可以更加精准地找到用户需要的 图像。例如，在工业检测中，可以通过目标识别技术检测出产品中的缺陷和异 物，从而实现对于产品的精准检测和分类。
展开细节：
1、图像特征提取基于内容的图像检索方法的第一步是提取图像的特征。常见 的图像特征包括颜色、纹理和形状等。这些特征可以通过手工定义或使用自动 算法进行提取。例如，常用的颜色直方图可以表
达图像的颜色分布情况，纹理特征可以通过灰度共生矩阵等方法提取，形状特 征可以通过边缘检测等方法得到。近年来，深度学习在图像特征提取方面展现 出了强大的能力。通过训练深度神经网络，可以自动地学习图像中的特征表达，
总之，基于内容的图像检索技术是当前研究的热点和难点。通过深度学习和大 数据分析技术的结合，我们可以更好地理解和利用图像的内容，提高图像检索 的准确性和效率。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的图像检索技 术将会更加智能、
高效、精准，为我们提供更好的视觉信息检索体验。
参考内容三
基本内容
引言：随着互联网和数字技术的快速发展，人们日常生活中产生的图像数据量 不断增长。如何有效地管理和检索这些图像成为了一个重要的问题。基于内容 的图像检索（CBIR）方法是一种通过分析图像的内容特征进行检索的技术，
基于内容的图像检索方法主要包括以下步骤： 1、特征提取：对每一张图像从颜色、纹理、形状等视觉特征进行提取。
采用基于内容的图像检索技术用于外观设计专利的检索
采用基于内容的图像检索技术用于外观设计专利的检索概述随着各类智能设备的普及和物联网技术的发展，图像识别技术已经成为人工智能领域的一个热门方向。
其中的基于内容的图像检索技术在很多领域获得了广泛的应用，其中之一就是在知识产权领域的外观设计专利检索和侵权判定。
外观设计专利是指产品外观的设计方案，是知识产权领域中的一种重要形式。
在外观设计专利的检索中，基于内容的图像检索技术可以实现更加精准的结果，能够通过图像的视觉特征进行相似度的匹配，从而发现相似或者相同的外观设计作品。
本文将介绍基于内容的图像检索技术在外观设计专利检索中的应用，包括其基本原理、技术特点和应用案例等方面。
一、基本原理基于内容的图像检索技术主要通过对图像的模式识别和相似度计算来实现图像检索。
具体流程如下：（1）特征提取将目标图像进行特征提取，抽取其中的颜色特征、纹理特征和形状特征等。
这些特征是图像在数字化后的定量描述，具有一定的独特性和区分性，能够对目标图像进行唯一标识。
（2）相似度计算将目标图像的特征与数据库中已有图像的特征进行相似度计算，确定它们之间的相似度。
相似度计算是根据特征之间的距离或相似性进行计算，其中常用的相似度度量方法有欧氏距离、余弦相似度和相关系数等。
（3）结果呈现通过相似度排序，将相似度高的图像优先呈现给用户，以便于用户进行参考和比对。
二、技术特点基于内容的图像检索技术具有以下特点：（1）高效性基于内容的图像检索技术能够通过对图像中的特征进行提取和匹配，实现对大规模图像库的高效检索。
对于外观设计专利检索，能够实现对成千上万的设计图像进行快速搜索。
（2）精确性由于基于内容的图像检索技术能够准确提取目标图像的视觉特征，因此搜索结果更加准确。
在外观设计专利的检索中，能够精确地匹配相似度高的作品，减少了半自动和手动搜索中易出现的漏洞。
（3）自动化程度高基于内容的图像检索技术实现了全自动化的图像检索，无需人工干预。
这种自动化程度高的措施不仅能够提高工作效率，还能够减少因工作量过大而导致的人为失误和疏忽。
基于内容的图像检索技术研究的开题报告
基于内容的图像检索技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着网络技术的迅猛发展，互联网上的图像数据呈爆炸式增长。
如何高效地对这些图像数据进行管理和检索是当前研究的热点问题之一。
传统的基于文本的图像检索方式存在局限性，对于一些没有明确描述文本信息的图像，这种检索方式显得比较无力。
因此，基于图像内容的检索技术逐渐被人们所重视。
基于内容的图像检索技术是指通过图像内容（如颜色、纹理、形状等特征）来实现对图像的检索。
该技术可应用于图像数据库、图像信息系统、多媒体检索等领域。
通过该技术，用户可以更加方便快捷地获取所需图像，大大提高了效率和准确度。
目前，基于内容的图像检索技术已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战。
首先，图像内容表达方式仍有限，需要对多种表达方式进行综合，提高检索精度。
其次，大规模图像数据的搜索复杂度较高，如何实现高效的搜索算法需要进一步研究。
因此，本课题旨在通过对基于内容的图像检索技术进行深入研究，提高其检索精度和效率。
二、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：分析目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势，总结其优缺点。
2、图像特征提取与描述：研究不同的特征提取和描述方法，包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等，并探讨不同特征之间的关系。
3、相似度度量方法：分析相似性度量方法的优缺点，探讨不同度量方法在不同特征下的适用性和稳定性，提出一种基于多种相似度度量方法结合的综合度量方法。
4、基于内容的图像检索系统设计与实现：基于以上内容，设计并实现一个基于内容的图像检索系统。
本研究将主要采用文献综述和实验研究方法。
文献综述主要是通过查阅国内外相关的文献和实验资料，对基于内容的图像检索技术进行分析和总结；实验研究主要是通过实验验证，对不同方法的优劣进行评估，为检索系统的搭建提供理论与实践依据。
三、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：对目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势进行深入的分析和总结。
简述基于内容的图像检索技术
简述基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索技术是一种利用图像的视觉特征，通过计算机技术进行图像匹配和相似度计算，从而实现高效的图像检索。
它可以帮助用户快速地查找到需要的图片，也可以为图像分析和计算机视觉领域的研究提供支持。
本文将详细介绍基于内容的图像检索技术。
一、图像特征提取图像特征提取是基于内容的图像检索技术的核心步骤，其目的是从图像中提取出代表其内容的特征。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征等。
其中，颜色特征是最为常用的特征之一，它可以通过统计图像中各像素的颜色分布来提取颜色特征。
二、相似度计算相似度计算是基于内容的图像检索技术的关键步骤，其目的是计算待查询图像和数据库中图像之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。
其中，余弦相似度是最为常用的相似度计算方法之一，它可以用于计算图像之间的相似度。
三、图像检索算法基于内容的图像检索技术采用不同的算法进行图像检索，其中最常用的算法包括基于特征的检索算法和基于深度学习的检索算法。
基于特征的检索算法主要利用图像的视觉特征进行相似度计算和图像匹配，例如SIFT、SURF等算法。
基于深度学习的检索算法则是利用深度神经网络对图像进行特征提取和相似度计算，例如基于卷积神经网络的图像检索算法。
四、图像检索应用基于内容的图像检索技术在许多应用领域都得到了广泛的应用。
例如在电商领域，可以利用图像检索技术实现商品搜索和推荐；在娱乐领域，可以利用图像检索技术实现图像搜索引擎和相册管理；在医学领域，可以利用图像检索技术实现医学图像检索和诊断等。
五、图像检索的挑战基于内容的图像检索技术还面临着一些挑战。
其中最主要的挑战是图像的复杂性和多样性。
不同的图像可能存在着相同的特征，而相似的图像可能存在着不同的特征。
此外，图像的噪声、失真等因素也会影响图像检索的效果。
六、总结基于内容的图像检索技术是一种通过计算机技术实现高效的图像检索的方法。
基于内容的图像检索技术精选全文
颜色特征
欧几里德距离法 欧几里德距离通过特征向量差值的均方差反映了图 像之间的差异，用欧几里德距离公式计算图像x和y 的距离如下：D(X ,Y ) (xk yk )2 优点：是简便易行，有清晰的物理意义，即距离小， 匹配好，说明2个特征之间的相似度大
mn (t) 2m/2 (2m t n)
假设图像的轮廓函数为f(t)，它的小波变换系数为：
Cmn f (t) mn (t)dt
利用小波变换系数可以重建的公式，它如下所示：
m0
f (t)
cmn mn (t)
cmn mn (t)
mm0 1 n
m n
小波变换
假设尺度函数为，把它和小波变换重建公式相结合
傅立叶形状描述符
傅立叶形状描述符(Fourier Descriptor)的基本思 想是用物体边界形状特征函数的傅立叶变换来描述 形状。傅立叶变换通过把敏感的直接表示转换到频 域获得物体的一般特征，频域特征不容易被微小的 变化和噪声所影响。
傅立叶形状描述符
边界的离散傅立叶变换表达可以作为定量描述形状 边界的特征参数的基础。假设在平面上有一由个点 组成的数字化边界，其中的每个点可以用坐标来表 示。从任意一个起点开始，以逆时针方向沿着边界 移动，这样可以得到一系列坐标点。将平面与复平 面重合，其中实部轴与轴重合，虚部轴与轴重合， 这样边界上的每个点的坐标就可以用复数的形式来 表示，从而边界就可以表示成坐标组成的一个复数 序列。
图像检索技术的发展
图像检索技术的发展两个阶段：
✓ 基于文本的图像检索 70年代，研究者们在对图像进行文本标注的基 础上，对图像进行基于关键字的检索。
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第7期 2002 年 7 月
电 子 学 报
ACTA ELECTRONICA SINICA
Vol . 30 No. 7 July 2002ຫໍສະໝຸດ 基于内容的图像检索技术研究
黄祥林 ,沈兰荪
( 北京工业大学信号与信息处理研究室 ,北京 100022)
摘 要: 在对海量的图像数据进行检索时 ,传统的基于数值/ 字符的信息检索技术并不能满足要求 . 因此 ,基于 内容的图像检索技术 ( CBIR :Content2Based Image Retrieval) 的研究应运而生 ,并引起了广泛关注 . 本文主要讨论 CBIR 研 究中的一些关键问题 : 图像的内容特征及其提取 、 特征之间的相似度计算 、 查询条件的表达 、 检索性能的评价 、 压缩域 的图像检索技术等等 ,并指出了一些可值得深入研究的方向 . 关键词 : 基于内容的图像检索 ; 示例查询 ; 压缩域图像检索 ; 多媒体技术 中图分类号 : TN919 文献标识码 : A 文章编号 : 037222112 (2002) 0721065207
收稿日期 :2001203219 ; 修回日期 :2001209229 基金项目 : 国家自然科学基金 (No. 60172045) ; 国家 863 计划 (No. 2001AA121061) ; 北京市基金 (No. 4002002)
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电 子 学 报
2002 年
是对图像内容的文字性描述 . 图像特征的表示方法有三 种 :数值表示 、 关系表示和语义 表示 . 譬如 ,图像的颜色可用 R 、 G、 B 三种数值表示 ,图像中对象 之间的位置关系就要用到关系 表示 , 而语义表示方法需要对 物体进行识别和解释 , 往往要 借助人类的知识推理 . 采用的 图2 图像内容的层次 表示方式不同 , 查询时进行相 似性比较的算法也不一样 ,如数值式的特征比较可采用多维 空间中点的距离来计算 ,而对基于文字性的语义特征的查询 , 可直接采用文本信息检索技术 . 图像检索所用到的基本特征大多属于第二层和第三层特 征 ,即颜色 、 纹理 、 形状 、 轮廓 、 空间关系 、 时间关系 、 图像的语 义等等 . 211 颜色 颜色是图像的一个重要特征 , 通常采用 RG B 三色表示 , 但是这种表示法并不符合人眼视觉特性 . 颜色比较时一般要 把 RG B 空间转换到其他颜色空间中处理 ,如 HSI 表示法就更 能反映人们对颜色的感知 . 颜色是图像检索中最先被采用的特征 , 主要方法有 [22 ] : ⑴ 颜色直方图 , ⑵颜色一致性矢量 ( CCV : color coherence vec2 tors) , ⑶ 颜色相关图 , ⑷ 颜色矩等等 . 颜色直方图的比较是最 基本方法 [14 ] ,但缺乏图像的空间信息 . 而 CCV 方法 [33 ] 不仅统 计了整幅图像中各颜色的像素值 , 还统计了图像中各颜色最 大区域的像素值 , 效果较好 , 但 CCV 并没有强调各颜色最大 区域的形状以及与背景的关系 ,于是 Zachary 等人又考虑了图 像的 边 缘 信 息 , 提 出 了 CCV2TEV ( Threshold Edge Vector ) 算 法 [58 ] . 颜色相关图法 [30 ] 强调同一颜色在图像中的空间距离 相关性 ,其检索效果比上述几个方法都要好 , 但计算量比较 大 . 颜色矩算法主要是采用图像中各颜色的均值和方差作比 较 ,处理简单 ,可用它作为图像检索的初检 ,为下一步的细检 缩小搜索范围 . 颜色特征在图像检索中占有重要的位置 ,但其固有的光 照敏感性也限制了其使用范围 . 212 纹理 纹理是图象的又一重要特征 ,虽然尚无精确的定义 ,但却 受到广泛研究 . 一般认为纹理就是纹理元素有规律的排列组 合 ,而把具有重复性 、 形状简单 、 强度一致的区域看作纹理元 素 . 视觉纹理特性主要有 : 粗糙度 、 对比度 、 方向度 、 线象度 、 规 整度 、 粗略度等 [4 ] , 图像检索用到的纹理特征表示方法主要 有 [22 ] :Tamura 法 ( 反映了粗糙度 、 对比度 、 方向度等 ) 、 MRSAR (multi2resolution simultaneous auto - regressive model ) 、 Canny 角直 方图法 、 Gabor 变换 、 塔式小波变换 ( PWT:pyramid wavelet trans2 form) 、 树 式 小 波 变 换 ( TWT: tree wavelet transform) 等 . Tamura 法 [27 ] 是对整幅图像进行处理 , 效果较差 , 改进方法是采用直 方图 [22 ] . 和其他方法 ( 纹理的主分量分析 、 小波变换特征等 ) 的比较 [53 ] 可知 ,MRSAR[28 ] 区分不同纹理模式的能力较强 , 但
1 引言
目前 ,急剧增长的图像数据主要来源于卫星系统 、 各类监 测系统 、 科学试验和生物医学等领域 ,如 NASA 的地球观测系 统每天产生约 1T 的图像数据 [1 ] ,而这些图像数据又通过网络 传送到世界各地 . 因此 ,如何从海量的图像数据中高效 、 快速 地检索出所需信息是当前许多应用领域的重要问题 [29 ] . 传统的信息检索是基于数值/ 字符的 ,并不能客观反映图 像内容的多样性 ,其数学模型 、 系统结构 、 查询方式及用户接 口等也不具备有效管理和检索图像数据的能力 [2 ] : ① 传统的信息检索技术不能有效管理具有时空关系的多 媒体数据 . 时空关系是多媒体数据的一个重要特征 ,只有进行 有效的管理才能确保各对象间的时空同步 , 它直接影响到数 据库的数据模型和索引方式 . ② 传统的信息检索技术没有图像特征提取的工具 . 在基 于内容的图像检索中 , 必须要对图像进行基于内容的识别和 解释 ,特征提取在图像检索中占有重要地位 . ③ 传统的信息检索技术缺乏能表达图像特征多样性的查 询方式 . 图像的许多特征并不能用简单的数值和字符来精确 表达 ,因此需要具有能表达图像内容特征的查询方式 ,这将影 响传统检索系统的用户接口 . 可见 ,基于内容的图像检索技术 ( CBIR) 需要进行包括数 据模型 、 图像内容的获取 、 人机接口 、 以及完成检索框架等方 面的研究 ,一个典型的图像检索系统的基本组成如图 1.
计算开销也较大 . 文献 [ 22 ] 详细比较了各种方法 ,MRSAR 与 Gabor 方法虽然性能较好 ,但其复杂度较高 、 处理时间也较长 , 在图像检索中使用基于 TWT、 PWT 的方法比较合适 [22 ] . 213 形状 形状是物体的一个重要特征 ,但由于物体形状的自动获 取很困难 , 基于形状的检索一般仅限于非常容易识别的物 体 [5 ,6 ] . 形状可用面积 、 离心率 、 圆形度 、 形状矩 、 曲率 、 分形维 等全局和局部特征来表示 . 其 主 要 的 分 析 方 法 有 不 变 矩 、 Fourier 描 述 符 、 自回归模型、 向心链码、 CSS ( Curvature Scale ) ( ) Space 、 VSW Variable Scale Wavelet 等 , 它们都各自具有优缺 点 [3 ,36 ,39 ,63 ] . 而基于向心链码的方法 [63 ] 既具有形状的编码能 力又同时支持检索 ,它首先采用向心链码对形状进行编码 ,再 在编码码流中直接提取形状的 “相对凸数” 及 “凸度” , 以此作 为形状检索的依据 . 由于形状的向心链码具有旋转 、 平移 、 尺 度的不变性 ,因此这种检索算法具有一定的抗 “相似性形变” 能力 . 这些方法并不涉及到形状的提取算法 , 均假设形状已 被完整提取 . 214 轮廓 轮廓图就是图像中的各物体外形所形成的图 ,一般要经 过边缘检测 、 细化等处理后才能得到 . QBIC[56 ] 系统中采用分 块相关法进行图像轮廓之间的比较 , 这种方法不具有尺度和 方向的不变性 ,并且边缘检测 、 细化等预处理直接决定了图像 轮廓的质量 ,对检索结果具有很大的影响 . 215 空间关系 空间关系是图像中各对象的基本关系之一 ,直角坐标系 是其最直接的表示法 . 在 GIS ( geographical information system) 的 应用中 ,人们对空间关系的表征和检索技术进行了研究 ,用一 种 2D 串 [66 ] 的索引技术来表征空间关系 . Liu 和 Sun [67 ] 还使用 直角坐标的方法对物体之间的关系进行了分级性表示 , 既有 粗略的表示法又有精细的表示法 . Sistla 等 [68 ] 定义了一套基本 关系集来表达空间关系 , 主要包括 : 左 、 右、 前、 后、 上、 下、 内、 外、 重叠等 ,这些定义简化了物体间的空间关系 ,但是忽略了 距离概念 ,使其应用场合受到限制 . 216 时间关系 、 时空关系 时间关 系 、 时 空 关 系 是 视 频 序 列 的 一 个 基 本 特 征. 在 VOD 和视频数据库等多媒体应用中 , 提出了基于点的和基于 段的表达时间关系的方法 . 基于点的方法采用时间轴上的点 来代表对象的位置 ,而基于段的方法则用对象出现的时间间 隔来表达对象间的关系 ,这两种表达方法可以相互转换 ,它们 之间的详细比较见参考文献 [ 69 ] . 一般将空间关系和时间关 系结合起来处理时空关系 [70 ] ,目前对于时空模型的研究并不 深入 ,有待进一步探索 . 217 语义特征 语义特征一般用文字描述 ,可以用传统的数据库方法和 基于知识的模型来管理和检索 . 目前一般用半自动或手动的 方法提取语义特征 ,在大型数据库或动态数据库中这种提取 方法并不太现实 ,因此只适合特定的应用 . 另外 ,图像/ 视频中 的一些文字具有一定的语义信息 , 可对其自动定位 [62 ] 、 识别 后进行检索 . 提取语义特征的自动化程度越高 ,通常使得适用
Re search o n Co ntent2Ba sed Image Retrieval Technique s
HUANG Xiang2lin ,SHEN Lan2sun
( Signal and Information processing lab , Beijing Polytechnic University , Beijing 100022 , China)