提 出了一种将 图像底 层视 觉特 征与 图像在 向量 空 间 中的语义统计特征相 结合 的方法 ， 图像 底层视觉 特 将 征赋予更高层次 的意义 。该方法 涉及到一种技 术 ， 潜在
一
个语 义 网络 ［ ］ ３ 。由于该检 索 系统是 试验 系统 ， “ 图像
数据 库 的规 模 不大 ， 因此 我 们 采用 手 工 标 注 的方式 来
ｖ ｃ ｏ ｏｒ ｉ ｇ ｃ ｏ ｓ ｏ ａ ．Ａ ｎ ａ ｐｒ ｃ ｓｐｒ ｐｏ ｅ ｈａ ｌｏｗｓ ｔ ｅ ｃ ｍ ｂｎａ ｉ ｎ ｏｆｖｉｕａ ｔ ｔｓ ｉｓ ｗｉｈ ｔ ｔ ｌｓ ａ ｉｔｃ ｎ ｅ ｔ ｒ ｆ ｍ ｕｓｎ ｏｌｒ ｈｉｔ ｇｒ ｍ ｐ ｏａ ｈ ｉ ｏ ｓ ｄ ｔ ｔａｌ ｈ ｏ ｉ ｔｏ ｓ ｌｓ ａ ｉｔｃ ｔ ｅｘ ｕａ ｔ ｔｓ ｉｓ ｉ ｔｅ ｅ ｔｒ ｐ ｃ ｈ ｖ ｃ ｏ ｓ ａ ｅ， ｗ ｈｉｈ ｓ ｅ ｔ ｔａ ｆ ｍ ｏ —ｅ ｅ ｆ ａ ｕｒ ｓ Ｏ ｈ ｇ ｒ ｅ ｌｏｆ ｍ ｅ ｎｉ ｃ ｅ ｋｓ ｏ ｒ ｎｓ ｏｒ ｌ ｗ ｌ ｖ ｌ ｅ ｔ ｅ ｔ ａ ｉ ｈｅ ｌｖｅ ａ ｎｇ． Ｉ ｃ ｎ ｔ ａ ｈｅ ｐ ｍ ｐｒ ｖｅ ｈ ｒ ｔｉ ｖ ｌ ｌ ｉ ｏ ｔ ｅ ｅ ｒｅ ａ ｐ ｒ ｏ ｍ ａ ｃ ｉ ｉｉａ ｔｙ． ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｓｇｎ ｆｃ ｎ ｌ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ ｃ ｔ ｎｔ ｂ ｓ ｄ， ｍ ａ ｅ ｒｅ ａ１ ｉ ａ ｅ ａｎｔｃ ｏｎ ｅ — ａ ｅ ｉ ｇｅｒ ｔ ｉｖ ， ｍ ｇｅ ｓ ｍ ｉｓ， ｌ ｔ ｔｓ ｍ ａ ｉ ｎｄｅ ｉ ｇ ａ ｅｎ ｅ ｎｔｃ ｉ ｘｎ
第 ２ 卷 ４
第 ２期
电 脑 开 发 与 应ຫໍສະໝຸດ 用 文 章 编 号 ：０ ３ ５ ５ （ ０ １ ０ — ０ ９ ０ １ ０－８ ０ ２ １ ） ２０１ －３
一
种 结 合 语 义 特 征 和 视 觉 特 征 的 图 像 检 索 方 法
ｏ ｅ ａ ｉ ｎｄ Ｖｉ ｕ ｌＦｅ ｔ ｒ ｓ ｆ Ｓ ｍ ｎｔｃ ａ ｓ ａ ａ ｕ ｅ
杨 树 极
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（ 中北 大 学电子 与计算机 科 学技 术 学院 太原 ０ ０ ５ ） ３ ０ １ 【 摘 要】为 了解决传 统 的 Ｃ Ｉ 系统 中存 在 的 “ 义 鸿沟” 问题 ，提 出一 种结合 语义特 征 和视 觉特征 的图像 检 ＢＲ 语
在 Ｌ Ｉ 义 空 间 中将 图 像 的 文本 特征 信 息 表 示成 低 Ｓ 语 维 向量 的形式 ， 向量包 含 了 图像 的语 义信 息 ， 该 同时 提 取每 幅 图像 的 视 觉 特 征 （ 局 颜 色 直 方 图） 然 后 将 全 ， Ｌ Ｉ向量 和视 觉特 征 向量 结 合 成 一 个统 一 的 向量 ， Ｓ 利
进 行 图像标 注 。数据库 中的每 幅图像 都可 以用不 同 的
关 键词 和权 重 （ 个关键 词在 该类 图像 中 出现 的频 率） 某
语义 索引 （ Ｓ ） ］并 结合 了已经在 全文 本搜 索 中应 用 Ｌ Ｉ［ ， ２ 多年的正规化技术 以及术语权 重技术 以提高检 索效 率 。 本 文首 先对 图 像数 据 库 中 的 图像进 行语 义 标 注 ，
索方 法。将 图像 的语义特 征和 视 觉特 征 数据结 合到 同一个 索引 向量 中，进行 基于 内容 的 图像 检 索。 系统使用 潜 在 语义 索引 （ Ｓ ）技术提 取 图像 的语义特 征 ，提 取颜 色直 方 图作为 图像 的视 觉特征 。通过将 图像 底层 视觉特 征 ＬＩ 与 图像 在 向量空 间 中的语 义统 计特征 相 结合 的方 法，将 图像底 层视 觉特 征赋 予更 高层 次 的意义 ，有效地 改善 了
加 以描 述 。语 义 简单 的图像 ， 以用 较少 的关 键 词 描 可 述 ； 之 ， 义复 杂的 图像 ， 用多 个关键 词进行 描述 。 反 语 则 关 键词 的权 重则体 现 了该 词对 图像语 义 描述 的准确程 度， 权重 越大 ， 该关键 词越 能清 晰地描 述该 图像 。 根 据我 们 构造 的语 义 网络 ， 以计 算 出一 个关 键 可
基 于 内容 的图像 检 索系统 的性 能 。
【 关键词】 基 于 内容 ， 图像检 索 ，图像 语 义 ，潜在 语 义 索引
中 图分 类 号 ：Ｔ ３ １ ３ Ｐ ９ ． 文 献 标 识 码 ：Ａ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ Ｔｏ ｓ ｖ ｈｅ ｒ ｂｌ ｍ ｅ ａ ｉ ａ ｉ ｔ ｒ ｄｉｉ ｎａ ｏｌｅ ｔ ｐ ｏ ｅ ｏｆ ｓ ｍ ｎｔｃ ｇ ｐ ｎ ｈｅ ｔ ａ ｔｏ ｌＣＢＩ Ｒ ｓ ｔ ｍ ｂ ｔ ｅ ｎ ｃ ｔ ｔ－ ｓ ｓ ｓ ｅ ａｎ ｏｎ ｅ — ｙｓ ｅ ｅ ｗ ｅ ｏｎ ｅｎ — ｅｄ ｙ ｔ ｍ ｄ ｃ ｃ ｐｔ ｂａ － ｈｓｄｕｅ ａ ｅ ｓ ｒ，ａ ｍ ａ ｅ ｒ ｔｉ ｖ ｌａ ｒ ａ ｈ ｓ ｐｒ ｏｓ ｄ ｈａ ｏ ｂｉ ｓ ｔ ｘｔ ｌａ ｉｕａ ｔ ｔｓ ｉｓ ｉ ｉ ｇｌ ｎ ｘ ｖ ｃ ｏ ｏ ｏｎ ｅ ｔ ｎ ｉ ｇ ｅ ｒｅ ａ ｐｐ ｏ ｃ ｉ ｏｐ ｅ ｔ ｔｃ ｍ ｎｅ ｅ ｕａ ｎｄ ｖｓ ｌｓ ａ ｉｔｃ ｎ ａ ｓ ｎ ｅ ｉ ｄｅ ｅ ｔ ｒ ｆ ｒｃ ｔ ｎ －
ｂ ｓｄ ｓａ ｃ ．Ｔｅ ｔ ａ ｓａｉｔｃ ｒ ａ ｔ ｒｄ ｉ ｅ ｔ ｒｆｒ ｕ ｉｇｌｔｎ ｅ ｎ ｉ ｄ ｘｎ （ Ｉ ａｅ ｅ ｒｈ ｘ ｕ ｌ ｔｔ ｉｓａ ｅｃｐ ｕ ｅ ｎ ｖ ｃｏ ｏ ｍ ｓｎ ａ ｅ ｔｓ ｍａ ｔ ｉ ｅ ｉｇ ＬＳ ）．Ｖｉｕ ｌ ｔ ｔ ｔ ｓａｅｃ ｐ ｕ ｅ ｓ ｃｎ ｓ ａ ａ ｉ ｉ ｒ ａ ｔ ｒ ｄｉ ｓ ｓｃ ｎ