图像搜索，方便你我(2)
苏中、张宏江　　2001-06-04 16:01:56

　　
　　1、借用文本索引技术　早期的图像检索借用了文本索引技术。文本搜索引擎是将网站、网页的内容索引为一系列关键字，当用户输入关键字后，系统可以根据数据库中的倒排文件将关键字映射为网站或网页的地址。对于图像文件，一样可以根据其内容手工将其标注为一系列关键字，并对关键字建立索引，这样，图像检索就转化为文本检索的问题。但是，这种方法很不实用，一是必须由人工完整地标注所有图像，对于小图像集合也许问题不大，但随着图像数目的增加，特别是网络上的图像是无穷无尽的，这种方法显然不可行；第二个问题在于图像所包含的信息量庞大，不同用户对于同一张图像的看法不及相同，这就导致对图像的标注没有一个统一标准，检索出的结果不能很好符合用户的需求。
　　
　　图2　AltaVista返回的结果界面

　　2、基于内容的图像检索　鉴于上述因素，人们提出了一种新的检索技术，基于图像自身内容的检索。基于内容的检索不需要用户的参与，而利用图像自身的特征，如颜色、纹理、形状等特征来进行检索，具有较强的客观性。通常，可以抽取图像库中所有文件的特征，用户检索的过程一般是提供一个样例图像，系统抽取该样例图像的特征，然后同数据库中所有的特征进行比较，并将与样例特征相似的图像返回给用户，这个过程称之为基于样例的图像检索。当前研究图像检索的重点和难点集中在如何在抽取的底层特征和图像内容所表示的语义特征间建立很好的联系，直到今天，这仍然是基于内容图像检索的一个没有解决的问题。也就是说，由于我们所拥有的特征并不能很好地体现图像真正的语义信息，以至于检索的结果往往不能令人满意。
　　3、相关反馈和自动标注技术　如何解决上述问题？相关反馈和图像的自动标注技术是重要的突破。相关反馈是在信息检索系统中的一种指导性学习的技术，用以提高系统的检索能力。在基于内容的图像检索中，通常检索的结果不能令人满意，这时用户可以告诉系统哪些是符合用户需求的正反馈图片，哪些是不符合检索内容的负反馈图片，系统根据用户提交的指导信息，对内部检索参数进行调整，从而优化检索结果并提供给用户新的检索结果。对于图像的标注问题，可以手工标定很小一部分图，利用相关反馈的方法，将用户因为反馈而标定的信息不断加入数据库，同时对这些信息进行扩展，使具有相似内容的图像因为这些图的相似性而得到标注。试验表明，此方法使检索精度得到了很大提高(如图3)。

|首　页||上一页||下一页||尾　页|