基于语义匹配的高效图像检索软件平台

一、课题来源与背景 基于内容图像检索技术的研究取得了一定的进展。为了进一步提高图像资源的利用率，国内外研究人员在图像检索的准确率、速度和针对性方面给予了很高的关注。本项目是由河北省科技攻关计划项目（No: 072135139）资助完成的。经过近2年时间的研究工作，提出了基于语义匹配的图像检索解决方案，关于方案的有效性和针对性研究结果发表了多篇学术论文，研制出相关图像检索软件平台。 二、技术原理及性能指标 此项目研究了图像的颜色、纹理、形状底层特征对图像高层语义描述的影响；研究了利用光滑支持向量机、神经网络、相关反馈等不同技术提取图像语义的方法；研究如何构建图像库语义类别；研究如何建立统一语义描述模型对以不同方式构建的语义类进行统一描述；研究了如何有效利用图像检索的历史信息和相关反馈技术来提高图像检索的效率，采用交互方式或非交互方式实现图像语义检索。性能指标如下： 1、基于语义图像检索方法。 2、图像语义特征的提取与表示。 3、图像语义分类算法。 4、图像内容多种表示形式的整合。 5、语义描述体系的建立。 三、技术的创造性与先进性 1、给出了图像典型语义的提取方法，形成了图像的语义空间；讨论用光滑支持向量回归方法实现图像语义分类。 2、提出了用图像语义类隶属度的图像语义表示方法解决图像内容描述的多样性问题；给出用向量模型存储图像语义的实现方法。 3、研究了统一、共享图像语义描述和检索模型的构建方法。 4、提出了基于历史信息学习的动态增加语义类型方法和相关反馈检索方法。 四、应用情况及存在问题 关于图像语义在提高图像检索效率上的应用在多媒体信息检索领域既有重要的理论价值，又有广阔的应用前景。研究成果可广泛应用于工业生产过程监控、网络图像信息处理、多媒体数据库等众多领域。但由于资金投入不足，目前还未能投入使用。 课题组在图像底层特征与高层语义关系上需进一步开展深入的研究，继续优化图像检索的性能。