基于语义的图像检索技术研究
基于语义的图像检索相关反馈技术
随着 计算 机 网络 和多 媒体 技 术 的 发 展 ， 像 和 视 频 信 息 呈 图 指 数 级增 长 ， 如何 从 一 个充 满 文 本 、 图像 、 频 的 巨 大 信 息 库 中 视 找到 符合 用 户查 询需 求 的 信息 ， 为 目前 研 究 的热 点 。采 用 手 成 工注 解 的方 式对 图像 进 行 标 注 ， 用 文 本 检 索 技 术 进 行 关 键 词 利 检索 存 在着 以下 问题 ． ： 多 的人 工 参 与 ， １ 较 ２ Ｊ 往往 导致 图像 标 注 带有 太 多 的主 观性 ， 乏 统一 的标 准 ； 着 图 像 数 目的 系 统后 ， 论 了相 关 反馈 的 交互 过 程 及 重 要 环 节 ， 讨 对现 有 的相 关反 馈 算 法 进 行 了分 析 和 总 结 。 通过 利 用语 义 网
络 建 立 图像 特 征 和语 义特 征 之 间 的联 系， 出 了相 关反 馈 技 术在 实际 应 用 中需 解 决 的 ｐ题 ， 提 － 并展 望 了基 于 语 义 的 图像 ］
＊
张 毅 赵 捧 未 刘 怀 亮 张治 国 马 志辉
（ 安 电 子 科 技 大 学 经 济 管 理学 院 西 摘 西安 ７０７ ） １ ０ １
要 由 于相 关反 馈 技 术 能 够 有 效 地提 高 图像 检 索 的 查 准 率 ， 年 来 受 到 广 泛 的 关 注。 在 简 要 介 绍基 于 语 义 的 图 近
全的 人工 标 注工 作量 繁重 ， 人 不 堪 重 负 ； 户 输 入 的关 键 词 令 用 与数 据 库 中的关 键 词 不 一 致 ， 致 查 询 失 败 ； 像 深 层 的 语 义 导 图 特 征难 以用 自然语 言 清楚 地 描述 。
基于语义的照片检索的相关问题研究
图像 作 为一种 内容 丰 富 、 现直 观 的媒体 ， 表 已经 应 用在 各类 领域 。如 何在 浩如 烟海 的多媒 体世 界 中找 到
所需 要 的 图像 成 了 当前 需要 解决 的关 键 问题 之 一 。上 个世 纪 ７ ０年 代 ， 们 就 开始 了图像 检 索 研 究 ， 今 的 人 如
工作
图像 标 注 和检索 （ｅ ｎｉＢ ｓｄＩ ａｅ ｎｔｔｎａｄ Ｓｍａｔ ａｅ ｇ ｏ ｉ ｎ ｃ ｍ Ａｎ ａ ｏ
Ｒ ｔｅ ａ） ｅ ｉ １。基 于语 义 的图像 检索一 般 是对 图像 的 目标 ｒｖ
ｎ ｅ ｓ ｒ ｅ ａ ｉ ｒ ｔｉｖａ ｎ ｈｏ ｏ ｃ ｌｃｉ ｎｓ ｅ ｅ ｒ ｈ ｒ ｖｅ ｏｎ ｏ ｏ ｏ ｋ．Ｔｈｅ ｔ ｙ ｔ ｅ ｎａｕ ｅ ｆｐｈｏ ｏ ｅ ｄｓｏｆｕ ｅ ＇ ｓｍ ｎｔ ｓ ｃ ｅｒｅ ｌｉ ｐ ｔ ｏｌ ｔｏ ，ｒ ｓａ ｃ ｅ ｓｈａ ｄ ｅ ａ ｌ ｔ ｆｗ ｒ ｅ ｙ ＳＵｄ ｈ ｔ ｒ ｏ ｔ
索 （ ｏ ｔｎ Ｂ ｓｄＩ ａｅＲ ｔ ｅａ， Ｂ Ｒ） Ｃ ｎｅ ｔ ａｅ ｇ ｅ ｉ ｌＣ Ｉ 和基 于 语 义 的 ｍ ｒｖ
如何 获 取照 片 的高层语 义 以及如何 将 语义 检索 应用 到 照 片管 理系统 中从 而更 好 的满足用 户 需求 。笔 者 围绕 着此 类 问题 ，分 析和 总结 了语义 检索 数码 照 片 的研 究
的课 题 。在这 方 面 的研 究 中 ， 需要 解决 的主要 问题是 ：
图像 检索 技术 在社 会有 许 多非 常有价 值 的应 用 ，给 人 们 的 日常生 活带来 方便 。 至今 为 止 ， 图像检 索 的研究 工 作 主 要 分 为 如 下 三 个 阶 段 ：基 于 关 键 字 的 图像 检 索 （ｅｔ ａｅ ａｅＲ ｔｅａ，ＢＲ）基 于 内容 的 图像 检 Ｔｘ Ｂ ｓｄＩ ｇ ｅ ｉ ｌＴ Ｉ ， ｍ ｒｖ
基于语义的中药图像检索技术的研究
表 １ 语 义 图像 分 类 结 果
到中药 图像 的类 别从 而 知道 了该 中药 图像 所显 示
的 中药 内容 ， 即此 幅图像 的语 义 ， 样 就可 以推断 这 这 幅 图像 的语义 内容 ． 如 ： 例 通过 对一 幅 中药 图 像 分析 ， 就可 以统计 出此 药 物 的所 属类 别 ， 特点 其 是 以什 么为 主． 中医药 的数 字化提 供基础 ． 为
｛ 收 稿 日期 ：０ １ ＿７ ２ １ ４ｏ
作者简介： 翟广字（ ９ ８） 男 ， 】７ 一 ， 山东 淄博人 ， 讲师 ， 硕士生
第 ３期
翟 广 宇 等 ： 于 语义 的 中药 图像 检 索 技 术 的研 究 基
・ ３・ ４
物的一片 叶子 ， 些 中药 图像 中需 要 对 中药 的特 有
ｉ ：１ － Ｅ ＝１ Ｊ
函数 Ｈ用于计 算帧 中像素点 的色调 值 ．
经过 预处 理 阶 段 提 取 出的 完 整 图像 ， 以在 可
判 决 函数 为 ：
）＝ｓ ［ ｉＫ ｘ ） ｂ】 （ ） ｇ ∑ｏ （ ， ＋ 。． １ ｎ ｌ ｙ ０
Ｓ Ｍ最 初 是 为 ２类 分 类 问题设 计 的 ， 以需 Ｖ 所
高级 语义 层 对 中 药种 类 信 息 进 行 规 约 ． 同 的 中 不
药种 类具有不 同的外形 特 征 、 色特 征 、 置 特征 颜 位 等语 义特 征差 异 ． 采用 领 域 知 识 规 则 介 入 分 类 特
要 的 ｋ ｋ一１ ／ 分类 器 ， 中 ｋ为 类别 数． （ ） ２个 其 每一 个 Ｓ Ｍ 分类 器 以元 分类 器 形式 存 在 ， 练 时将 所 Ｖ 训 有 的其 它类别 作为 反例去训 练支持 向量机 ＿ ． ４ Ｊ
基于场景语义的图像检索新方法
ｍｕ ｔ ｉｓａ ｅｌａ ｎｎ （ Ｉ ｌｉ ｎ ｔｎｃ ｅ ｒ ｉｇ Ｍ Ｌ）ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｒ ｎ ｆｒ ｔ ｅｉ ａ ｅｒｔ ｉｖ ｌ ｒ ｂ ｅ ｉｔ ｎ Ｍ Ｉ ｒ ｂ — ｓｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｉ ｒ ｅ Ｏ ｔａ ｓｏ ｍ ｈ ｇ ｅ ｒｅ ａ ｏ ｌｍ ｏ ａ Ｌ ｐ ｏ — ｍ ｐ ｎ ｌｍ ，ｆ ｓ ，ａ ｄ ｐ ｉｅＪ ＥＧ ｍａ ｅｓ ｇ ｅ ｔｔｏ ｅｈ ｄｉ ｅ ｉｎ ｄ ａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｏｏ ｏ ｐｅ ｉｙ ｏ ｍ ａ ｅ ｉ ｔ ｎ ａ ａ ｔｖ Ｓ ｒ ｉ ｇ ｅ ｍ ｎ ａ ｉｎ ｍ ｔ ｏ ｓｄ ｓｇ ｅ ｃ ｏ ｄｎ Ｏ ｔ ｅｃ ｌｒｃ ｍ ｌｘｔ ｆｉ —
ｉ ｐ ｏ ｅ ａ ｔ ｏ ｅ ｉｔ ｎ ｅ ｉ ｓ ｄ ｔ ａ ｕ ｅ ｔ ｅ ｏ ｅ ａ ｌｓ ｍｉ ｒｔ ｍｏ ｇ ｍ ｕ ｔ—ｎ ｔ ｎ ｅ ｂ ｇ （ｍ ａ ｅ ）， ｍ ｒ ｖ ｄ ｅ ｒｈ ｍ ｖ ｒ ｄ ｓ ａ ｃ ｓ ｕ ｅ Ｏ ｍｅ ｓ ｒ ｈ ｖ ｒ ｌ ｉ ｌ ｉ ａ ｎ ａ ｙ ｌｉ ｓ ａ ｃ ａ ｓ ｉ ｇ ｓ ｉ
第３２卷
第 ５期
系 统 工 程 与 电子 技 术
Ｓｙｓ ｅ ｓ Ｅｎ ｎｅ ｒｎｇ ａ ｅ ｔ ｏ ｃ ｔ ｍ ｇｉ ｅ ｉ ｎｄ Ｅｌｃ ｒ ｎｉｓ
Ｖ０ ＿ ２ Ｎｏ ５ ｌ３ ．
Ｍ ａ １０ ｙ ２０
２１ ０ ０年 ５月
文 章 编 号 ： ０ １５ ６ ２ １ ） ５１ ６ — ５ １ ０ — ０ Ｘ（ ０ ０ ０ — ０ ００
利 用 改进 的 推 土 机 距 离 （ ａｔ ｖ ｒｄｓａ ｃ ｅ ｒｈ ｍｏ ｅ ｉｔ ｎ ｅ，ＥＭＤ）来度 量 不 同 多示 例 包 （ 图像 ） 间的 整 体 相似 度 ， 计 了 一 种 之 设
基于计算机视觉技术的像语义分析与理解
基于计算机视觉技术的像语义分析与理解近年来，计算机视觉技术取得了巨大的发展，成为人工智能领域的一个重要分支。
在计算机视觉的研究中，像语义分析与理解是一个重要的课题，它的研究目标是使计算机能够更好地理解图像中的语义信息。
本文将介绍基于计算机视觉技术的像语义分析与理解的基本原理、方法和应用。
一、像语义分析与理解的基本原理像语义分析与理解是通过计算机视觉技术实现的，它的主要原理是从图像中提取特征，并将这些特征与已有的语义知识库进行匹配，从而实现图像中的语义信息的理解和分析。
首先，像语义分析与理解需要从图像中提取特征。
图像中的特征可以是视觉特征、形状特征、纹理特征等。
这些特征可以通过计算机视觉技术中的图像处理算法来提取。
例如，可以使用边缘检测算法提取图像的边缘特征，使用颜色直方图来描述图像的颜色信息等。
其次，像语义分析与理解需要将提取到的特征与已有的语义知识库进行匹配。
语义知识库是一个包含图像中的各种物体、场景、动作等语义信息的数据库。
通过将图像中提取到的特征与语义知识库进行匹配，计算机可以推断出图像中物体的类别、场景的描述等语义信息。
最后，基于匹配结果，计算机可以进行像语义分析与理解。
通过分析匹配结果，计算机可以判断图像中的物体是否存在，物体之间的关系以及场景的描述等。
通过像语义分析与理解，计算机可以更好地理解图像中的语义信息。
二、像语义分析与理解的方法基于计算机视觉技术的像语义分析与理解有多种方法。
下面将介绍几种常见的方法。
1.基于深度学习的像语义分析与理解深度学习是计算机视觉领域的一种重要方法，它可以通过建立深度神经网络模型，实现对图像中语义信息的分析与理解。
深度学习可以通过大量的图像样本进行训练，从而学习到图像中的语义信息。
通过深度学习，可以实现对图像中物体的检测、分类、分割等任务。
2.基于图像检索的像语义分析与理解图像检索是一种常见的像语义分析与理解方法。
它通过将图像中的特征与已有的图像数据库进行匹配，从而实现对图像中语义信息的理解。
基于语义学习的图像多模态检索
［ Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｜Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｂ ｒ ｉ ｄ ｇ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ ｇ ａ ｐ ， ａ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｍｏ ｄ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ａ ｎｉ ｒ ｎ ｇ ． Ｔ ｈ ｅ
回率 。
关健词 ：图像多模态 检索 ；图像 自动标注 ；概率主题建模 ；概率潜在语义分析 ；语义 鸿沟 ； 语义学 习；语义多项式
Ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｍｏ ｄ ａ ｌ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｒｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ０ ｎ Ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ Ｌｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ
２ ． Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｃ ａ ｐ ｉ ｔ ａ ｌ Ｎｏ ｍａ ｒ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ４ ８ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
基于视觉特征 的查询通过特征提取 与相 似度匹配进行 排位 。基于标签 的查询建立在 图像 自动标注 的基础上 ，但在语义 空间
之外 的泛化 能力 较差 。基于语义 图例 的查询 能够在 很大程 度上克服这个 缺陷 ，通过在显式 或隐式 的语义空 问上进行查询 ，
使检索 结果更符合 人类感 知。实验 结果表明 ， 与 基于纹理特征 的图像检索相 比，基于语义 图例 的检索具有更高 的精度及召
ＬＩ Ｚｈ ｉ － ｘ ｉ ｎ ， Ｓ Ｈｌ Ｚｈ ｉ － ｐｉ ｎ ｇ ‘ ， ＣＨＥＮ Ｈｏｎ ｇ － ｃ ｈ ａ ｏ ， Ｗ Ｕ Ｊｉ ｎ ｇ — ｌ ｉ （ １ ． Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ５ ４ １ ０ ０ ４ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；
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。
基于内容语义的医学图像检索综述
基于内容语义的医学图像检索综述随着医学影像技术的不断发展，医学图像已经成为诊断和治疗的重要工具。
随着医学图像数据的不断增加，如何高效、快速地检索所需的医学图像数据成为了一个挑战。
基于内容语义的医学图像检索技术应运而生，它能够从海量的医学影像数据库中准确地检索出符合特定需求的医学图像，为医生和研究人员提供了巨大的帮助。
本综述将从基本概念、研究现状和发展趋势三个方面展开对基于内容语义的医学图像检索进行综述，旨在为该领域的研究和应用提供一份全面的概述和指南。
一、基本概念1.1 医学图像检索的定义基于内容语义的医学图像检索是指利用计算机视觉、模式识别和人工智能等技术，对医学图像进行特征提取、语义理解和相似度计算，实现对医学图像内容的自动分析和理解，从而实现对医学图像的精确检索和相关性排序。
二、研究现状2.1 基于内容语义的医学图像特征提取在基于内容语义的医学图像检索中，特征提取是一个关键的步骤。
传统的医学图像特征提取方法包括形状特征、纹理特征和灰度共生矩阵等。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度卷积神经网络（CNN）已经成为医学图像特征提取的主流方法，它能够自动学习到医学图像的高级语义特征，提高了医学图像检索的准确性和效率。
医学图像中包含丰富的语义信息，例如病变的位置、形状、大小等。
基于内容语义的医学图像检索需要对这些语义信息进行理解和表达。
目前，常用的医学图像语义理解方法包括基于规则的方法、基于监督学习的方法和基于深度学习的方法。
这些方法能够有效地提取出医学图像中的语义信息，为医学图像的检索和分析提供了有力的支持。
三、发展趋势随着医学影像技术的不断发展，多模态医学图像（如MRI、CT、PET等）的应用越来越广泛。
如何实现对多模态医学图像的联合检索成为了一个新的研究方向。
未来，基于内容语义的医学图像检索技术将不仅局限于单一模态的医学图像，还将面向多模态医学图像的检索，为医生和研究人员提供更加丰富的信息支持。
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基于语义的图像检索技术研究
I. 引言
图像检索是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在实现通过输入图像来搜索和检索数据库中相关图像的目标。
传统的图像检索方法通常采用基于颜色、纹理和形状等低级特征的方式，例如基于内容的图像检索（CBIR）。
然而，这些方法往往无法捕捉到图像中的语义信息，导致检索结果不准确。
基于语义的图像检索技术旨在通过深入理解图像的语义含义来提高检索的准确性和效果。
II. 语义特征提取
由于传统的低级特征无法表达图像的语义信息，因此需要利用深度学习等方法来提取图像的语义特征。
常用的方法包括使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型，例如VGGNet、ResNet和Inception等，从图像中提取特征向量表达图像的语义信息。
这些特征向量可以更好地反映图像中的语义信息，从而提高图像检索的准确性。
III. 语义相似度计算
在基于语义的图像检索中，需要计算图像之间的语义相似度。
常用的方法是基于特征向量的余弦相似度计算，通过计算特征向量之间的夹角来衡量图像之间的相似程度。
另外，还可以使用基
于深度学习的方法，例如使用自编码器或生成对抗网络（GAN）
来学习图像的表征并计算相似度。
这些方法可以更加准确地捕捉
图像之间的语义相似性。
IV. 语义扩展和映射
由于语义信息在图像中的表达是模糊的，可能存在多种解释和
理解。
为了提高图像检索的效果，需要进行语义扩展和映射。
语
义扩展指的是基于已有语义信息，通过使用同义词、上下位词等
方式来丰富图像的语义信息。
语义映射则是通过将图像的语义信
息映射到更高层次的语义概念中，以便更好地匹配用户的查询意图。
这些方法可以提高图像检索的覆盖范围和准确性。
V. 应用案例
基于语义的图像检索技术在很多领域都有广泛的应用。
例如在
电子商务中，可以使用该技术来实现商品搜索和推荐，用户可以
直接上传一张商品的照片，系统即可返回相关商品。
此外，在医
学影像分析中，基于语义的图像检索可以辅助医生快速检索相关
疾病的病例，提高诊断效率。
在安全监控领域，该技术可以帮助
快速搜索监控录像中的关键事件或人物，提高犯罪侦查的效果。
VI. 挑战与未来发展方向
基于语义的图像检索技术在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，图像语义理解仍然是一个困难的问题，尤其是对于复杂场景中的
语义理解。
其次，语义特征提取和相似度计算的效果有限，需要进一步改进。
未来的发展方向可以包括引入更加复杂和高级的深度学习模型，探索多模态信息融合的方法，以及挖掘更多的语义关联和隐含信息等。
VII. 结论
基于语义的图像检索技术是计算机视觉领域的研究热点之一，通过深入理解图像的语义信息来提高图像的检索准确性和效果。
目前，已经提出了许多方法和算法来解决语义特征提取、语义相似度计算、语义扩展和映射等问题。
然而，仍然需要进一步的研究来提高图像检索的性能和实用性。
基于语义的图像检索技术在不同领域都有广泛的应用前景，有望为实际生活和工作带来更大的便利性和效率。