【摘 要】
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随着多媒体和网络技术的飞速发展,基于内容的图像检索CBIR成为当前多媒体信息检索研究的热点之一。它的主要思想是根据图像所包含的颜色、纹理、形状以及对象的空间关系等低
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随着多媒体和网络技术的飞速发展,基于内容的图像检索CBIR成为当前多媒体信息检索研究的热点之一。它的主要思想是根据图像所包含的颜色、纹理、形状以及对象的空间关系等低层图像特征和语义等高层特征来分析图像信息,MPEG-7正式为规范多媒体内容描述而启动的国际标准,它将描述与信息内容相联系,使快速有效的实现图像检索成为可能。本文主要围绕MPEG-7颜色、纹理、形状等底层特征以及语义高层特征来分析图像信息,并结合相关反馈技术对图像进行检索和实验分析。论文的主要研究有以下几点:1.本文提出了通过MPEG-7主颜色和颜色布局来提取颜色描述符;Gabor小波和边缘直方图提取纹理描述符;ART和CSS来分别提取MPEG-7的区域形状和轮廓形状描述符;动态调整多特征权值实现图像的多特征检索;并根据MPEG-7的底层描述符进行实验分析,实验结果表明综合多特征检索效率的查全率和查准率最好。2.结合支持向量机SVM的反馈技术,提出了SVM增量学习方法。结合颜色、纹理、形状和多特征对图像进行相关反馈实验分析,并比较SVM增量相关学习算法。实验表明SVM渐进增量学习算法能够较好地改善图像的检索效率。3.通过MPEG-7图像描述定义语言DLL和XML语言对图像语义进行提取,结合XML语义分类训练实现对MPEG-7图像的语义进行检索,相比于传统的关键字检索,MPEG-7语义检索提高了图像的检索效率。
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