基于多条随机游走的图像检索

发布时间：2017-05-18 11:14

  本文关键词：基于多条随机游走的图像检索，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着数码相机的普及以及网络的快速发展,图像数据的种类和信息越来越多。为了从这些丰富的图像数据中快速且有效地找到所需要的信息,有关图像处理技术的要求与日俱增。图像检索技术成为热点之一,其中基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技术更是得到广泛的关注。CBIR提取图像的底层特征比如颜色特征、纹理特征、形状特征等来表示图像,通过特征来计算图像间的相似性,建立图像间的视觉链接。如果一个用户正在看一幅图,其他方面相似的图也可能会引起这名用户的兴趣,这就是所谓的视觉链接的机制。随机游走模型是一种抽象概念模型,它主要是针对浏览网页的用户行为所建立的。很多链接分析算法都是以随机游走为模型发展而来的。若将图像看成是图上的点,图像间的视觉链接看成是随机游走的转移概率,则基于内容的图像检索问题就可利用随机游走模型来解决。目前国内外几大著名的搜索引擎基于输入的关键词,给出已排序的检索结果,然而这些检索结果一般按照相关的程度进行排序,即相关度越高,排序越高,这就使得排在顶端的检索结果可能大多是重复的,从而呈献给用户一个比较局限的视野。当用户的查询意图较模糊或者关键词具有多语义性时,用户可能不得不点击较多网页才能找到所需要的图像信息。针对以上问题,本文做了如下研究工作。具体工作如下:1.本文将Rank Compete算法扩展到流形结构上,提出基于两条随机游走(Two Random Walks,TRW)的图像检索算法。当只关注图像相关性和不相关性时,与基于流形排序的图像检索(Manifold-Ranking Based Image Retrieval,MRBIR)算法相比,该算法可达到较高的检索率。2.本文将基于两条随机游走算法推广到多条随机游走模型上,并利用最近邻传递谱聚类将其改进,提出自适应多条随机游走(Adaptive Multiple Random Walks,AMRW)算法。从而实现在多条随机游走模型下,可以自适应地选择代表性图像并将其用于多语义图像检索,呈献给用户一个多样性的视野。
【关键词】：图像检索 随机游走 多语义 谱聚类
【学位授予单位】：河南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 图像检索的研究现状9-10
• 1.2 常用视觉特征描述子10-12
• 1.2.1 颜色特征描述子10-11
• 1.2.2 纹理特征描述子11
• 1.2.3 形状特征描述子11-12
• 1.3 相似性度量12-13
• 1.4 性能评价13-14
• 1.5 论文的主要工作及结构安排14-15
• 第二章 基本理论15-21
• 2.1 图及其矩阵表示15-16
• 2.1.1 图的基本知识15
• 2.1.2 图的矩阵表示15-16
• 2.2 聚类16-17
• 2.3 随机游走模型17-21
• 第三章 基于两条随机游走的图像检索21-45
• 3.1 基于两条随机游走的图像检索算法22-24
• 3.1.1 初始化22-23
• 3.1.2 算法流程23-24
• 3.2 实验设计24-43
• 3.2.1 图像库24-26
• 3.2.2 实验结果与分析26-43
• 3.3 本章小结43-45
• 第四章 基于自适应多条随机游走的多语义图像检索45-61
• 4.1 自适应多条随机游走算法46-48
• 4.1.1 初始化46
• 4.1.2 NJW谱聚类算法46
• 4.1.3 最近邻传递谱聚类算法46-47
• 4.1.4 AMRW算法流程47-48
• 4.2 性能评价48
• 4.2.1 聚类正确率48
• 4.2.2 查准率48
• 4.3 实验设计48-60
• 4.3.1 在线图像的检索48-49
• 4.3.2 标记图像库的检索49-60
• 实验一：Wang图像库的子图像集的实验结果及分析50-54
• 实验二：Wang图像库实验结果与分析54-60
• 4.4 本章小结60-61
• 总结与展望61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-69
• 攻读硕士学位期间参与的科研项目69
• 攻读硕士学位期间获奖情况69-70

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本文编号：375913