计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
1期
273-276
,共4页
图像内容检索%语义属性%低层特征%增量学习
圖像內容檢索%語義屬性%低層特徵%增量學習
도상내용검색%어의속성%저층특정%증량학습
content-based image retrieval(CBIR)%semantic attributes%low-level features%incrementally learning
大规模图像内容检索是实现图像语义信息获取的重要手段,其首要需解决图像低层特征与用户高层语义间的语义鸿沟问题.针对该问题,引入图像语义属性,并结合增量分类学习方法(online core vector machine,OCVM),提出了一种增量构建大规模图像内容检索系统的新方法.该方法借助检索反馈学习机制可以提升图像语义属性的辨别准确性,能在扩张图像库规模的同时,提升图像内容检索的可靠性.实验结果表明了上述方法的有效性,其检索性能可逐步地达到离线构建方法的最佳性能,但具有更好的可扩展性和自提升能力.
大規模圖像內容檢索是實現圖像語義信息穫取的重要手段,其首要需解決圖像低層特徵與用戶高層語義間的語義鴻溝問題.針對該問題,引入圖像語義屬性,併結閤增量分類學習方法(online core vector machine,OCVM),提齣瞭一種增量構建大規模圖像內容檢索繫統的新方法.該方法藉助檢索反饋學習機製可以提升圖像語義屬性的辨彆準確性,能在擴張圖像庫規模的同時,提升圖像內容檢索的可靠性.實驗結果錶明瞭上述方法的有效性,其檢索性能可逐步地達到離線構建方法的最佳性能,但具有更好的可擴展性和自提升能力.
대규모도상내용검색시실현도상어의신식획취적중요수단,기수요수해결도상저층특정여용호고층어의간적어의홍구문제.침대해문제,인입도상어의속성,병결합증량분류학습방법(online core vector machine,OCVM),제출료일충증량구건대규모도상내용검색계통적신방법.해방법차조검색반궤학습궤제가이제승도상어의속성적변별준학성,능재확장도상고규모적동시,제승도상내용검색적가고성.실험결과표명료상술방법적유효성,기검색성능가축보지체도리선구건방법적최가성능,단구유경호적가확전성화자제승능력.
