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文檔簡介
1、隨著多媒體技術和互聯網技術的快速發(fā)展,互聯網上圖像數量呈爆炸式增長。同文字信息相比,圖像更加生動、易于理解,這種優(yōu)勢使得數字圖像的應用范圍非常廣泛,比如醫(yī)學圖像、新聞圖像、商業(yè)圖像等。在數字圖像為信息傳播帶來便利的同時,我們也面臨著一個越來越嚴峻的問題,如何在浩如煙海的互聯網圖像中尋找所需要的圖像,而解決這個問題的關鍵技術就是圖像檢索。
傳統的圖像檢索分為基于文本和基于內容兩個方面?;谖谋镜膱D像檢索可以利用比較成熟的文本
2、檢索方法,但依賴于圖像的標注信息,然而圖像的標注信息存在著理解不一致及圖像標注很難獲取等問題,于是促進了基于內容的圖像檢索的發(fā)展。這種檢索方式根據圖像本身的視覺信息來索引圖像,然而由于語義鴻溝、維數災難等問題的存在,基于內容的圖像檢索發(fā)展遇到了瓶頸。但是,基于內容的圖像檢索的一個分支,近似重復圖像檢測,由于其問題的特殊性及對問題良好的定義,現在得到了廣泛的關注和研宄。
本論文研究近似重復圖像檢測的關鍵問題,并著重研究了距離
3、函數選擇問題和圖像的有效索引問題。另外,鑒于近似重復圖像檢測良好的應用性,在它的基礎之上,設計了一個算法對圖像自動添加情感標注詞。本文的工作和主要貢獻包括下面幾個部分:
1.總結了現階段圖像檢索的研究內容和主要成果,介紹了圖像檢索的發(fā)展趨勢,并對近似重復圖像檢測做了重點介紹。
2.提出了一種新的應用于近似重復圖像檢測的距離函數:曼哈頓相關距離(MR距離)。不同于以往距離函數單一的度量標準,MR距離克服了使用曼
4、哈頓距離或LRCA距離的缺陷,可以更全面的反映真實復雜數據集中圖像的距離。通過將MR距離同LSH結合起來,可以處理大規(guī)模圖像數據集。實驗結果表明,新提出的MR距離函數使搜索準確率明顯提升。
3.提出了一種基于近似重復圖像檢測的情感標簽圖像自動標注算法。與大部分圖像自動標注算法不同,該算法不依賴于預定義的標簽集合,而是首先檢測圖像的近似重復圖像,得到針對該圖像主題的所有評論,然后從評論中抽取情感詞,根據情感詞的情感得分及正負
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