【摘要】：隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)社交媒體的快速發(fā)展,海量的多媒體數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上大量涌現(xiàn),這給包括圖像檢索在內(nèi)的多媒體信息處理帶來巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)建立在底層視覺特征的基礎(chǔ)上,無法準(zhǔn)確描述圖像數(shù)據(jù)中復(fù)雜的對象、事件、行為和場景等信息;同時,用戶的檢索意圖需用思維中較高層次的語義概念來進行表達(dá),由此便產(chǎn)生了底層視覺特征和高層語義之間的“語義鴻溝”。對于圖像檢索,關(guān)鍵問題是如何減小“語義鴻溝”,解決問題的思路在于使用有效的方法增強對圖像語義的描述和解釋能力。本文圍繞基于語義的圖像檢索的中幾個問題,提出基于機器學(xué)習(xí)理論的圖像檢索算法。歸納起來,本文的主要內(nèi)容包括:受損圖像的視覺和語義信息都受到破壞,特別當(dāng)受損區(qū)域較大時,會對圖像檢索性能造成影響�？紤]圖像修復(fù)中的結(jié)構(gòu)重建和紋理修復(fù),利用圖像分解技術(shù),將圖像分解成為結(jié)構(gòu)和紋理兩部分;通過分析兩部分在兩個頻率域的特征分布,利用低秩矩陣填充,使用觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建超完備矩陣分別實現(xiàn)圖像的結(jié)構(gòu)重建和紋理修復(fù)。結(jié)果顯示,相對于傳統(tǒng)圖像修復(fù)方法,我們的方法可以更好的恢復(fù)原始信息。針對圖像檢索存在的準(zhǔn)確度和效率問題,本文提出一種改進的局部特征保持的圖像索引算法。通過分析圖像像素內(nèi)在約束關(guān)系,利用流形學(xué)習(xí)技術(shù),在局部結(jié)構(gòu)保持的前提下獲得高維特征在低維子空間的數(shù)據(jù)表達(dá);設(shè)計基于比特級的檢索機制,在降維數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進一步將其轉(zhuǎn)化為二進制編碼。實驗結(jié)果表明,本章方法可以同時在檢索準(zhǔn)確率和效率兩方面取得良好的效果。對于僅含邊緣的圖像,由于視覺信息少,使得語義描述和檢索模型難以構(gòu)建。利用視覺詞袋模型,提出了一種新的基于積量化和稀疏編碼的草圖檢索方法,以準(zhǔn)確獲取圖像的語義信息。通過使用最新的邊緣特描述算法,對于特定結(jié)構(gòu)的、僅含邊緣信息的圖像進行特征化描述,借鑒積量化方法,設(shè)計一種具有高區(qū)分度的視覺詞袋模型,有效解決原始輸入圖像信息量少、識別模型構(gòu)建困難的問題;同時在量化過程中考慮殘差信息,最大限度的減少量化過程中的信息損失,進而可以得到查詢草圖和測試數(shù)據(jù)的最優(yōu)化的表達(dá);通過計算由查詢草圖和測試數(shù)據(jù)的特征直方圖來計算相似度并得到最終的結(jié)果。異構(gòu)媒體數(shù)據(jù)通常具有不同的維度和特征分布,這使得跨媒體檢索難以實現(xiàn)良好的性能。利用異構(gòu)特征增強的方法解決跨媒體檢索中的異構(gòu)域適應(yīng)問題。使用源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出增強的分類器,這種分類器使用了來自目標(biāo)域中的知識,因而具有更好的性能,能夠?qū)崿F(xiàn)文本→圖像和圖像→文本間實現(xiàn)跨媒體搜索;利用相關(guān)反饋機制,分析原始搜索結(jié)果的語義關(guān)聯(lián),通過構(gòu)建詞袋模型和相似度計算進行重排序以獲得優(yōu)化的查詢結(jié)果,解決跨媒體搜索中準(zhǔn)確率較低的問題。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2281036