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1、1000-9825/2004/15(10)1461©2004JournalofSoftware软件学报Vol.15,No.10∗基于高层语义的图像检索算法+王崇骏,杨育彬,陈世福(南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093)AlgorithmsofHigh-LevelSemantic-BasedImageRetrieval+WANGChong-Jun,YANGYu-Bin,CHENShi-Fu(NationalLaboratoryforNovelSoftwareTechnology,N
2、anjingUniversity,Nanjing210093,China)+Correspondingauthor:Phn:+86-25-83593163,E-mail:chjwang_con@163.com,http://www.nju.edu.cnReceived2003-07-07;Accepted2004-02-03WangCJ,YangYB,ChenSF.Algorithmsofhigh-levelsemantic-basedimageretrieval.JournalofSoftware,2
3、004,15(10):1461~1469.http://www.jos.org.cn/1000-9825/15/1461.htmAbstract:IPSMisanintegratedprobabilisticimagesemanticdescriptionmulti-levelmodel.Thismodelincludesinputlayer,featurelayer,semanticlayer,syntheticalprobabilitylayer,probabilitypropagationlaye
4、r,andsemanticmappinglayer.Basedonthemodelandcharacterizingoftheimagehigh-levelsemanticcontentaccordingtoBayesiantheory,SHM(semantichigh-levelretrievalalgorithm)andSRF(high-levelsemanticrelevancefeedback)forimageretrievalbasedonhigh-levelsemanticcontent,f
5、oruserrelevancefeedbackrespectively,aredesignedandimplemented.ExperimentalresultsindicatethatIPSM,SHMandSRFareeffectiveincharacterizingimagehigh-levelsemanticcontentandcanprovidesoundandrobustimageretrievalperformance.Keywords:SHM;semanticfeatureextracti
6、on;Bayesianstatisticallearning;semanticthesaurus;relevancefeedback摘要:利用Bayes统计学习和决策理论,建立了一种图像语义综合概率描述模型(imageprobabilitysemanticmodel,简称IPSM).该模型是一种基于描述性特征建模方法的分层体系结构,由原始图像层、图像特征层、图像语义层、综合概率层、概率传播层和语义映射层6个部分组成.并在IPSM模型对图像的语义分类特征进行描述和提取的基础上,提出并实现了基于高层语义的图
7、像检索算法(semantichigh-levelretrievalalgorithm,简称SHM)以及基于高层语义的相关反馈算法(semanticrelevancefeedback,简称SRF).实验结果表明,IPSM模型及SHR和SRF两个算法能够有效地对图像的高层语义进行刻画,其图像匹配检索效果良好,并具有稳定的检索性能.关键词:SHM;语义特征提取;Bayes统计学习;语义分类辞典;相关反馈中图法分类号:TP391文献标识码:A在基于内容的图像检索中,图像特征索引技术主要研究的是图像的视觉和形象特
8、征,包括颜色及其分布关[1]系、纹理、对象形状以及它们之间的空间关系等方面.以图像的底层视觉和形象特征为索引对图像进行检索∗SupportedbytheNaturalScienceFoundationofJiangsuProvinceofChinaunderGrantNo.BJ200009(江苏省自然科学基金)作者简介:王崇骏(1975－),男,江苏淮安人,博士,主要研究领域为信息检索,人工智能,图像处理;杨育彬(1977－),男,博士,主
