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一种由低层视觉特征获取高层语义的图像检索方法

An Image Retrieval Method of Getting the High-level Semantics from the Low-level Features

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【作者】 沈玉利任建峰郭雷

【Author】 SHEN Yuli1,2, REN Jianfeng1, GUO Lei1(1. Department of Automatic Control, Nothwest Polytechnic University,Xi’an 710071;2. School of Information, Zhanjiang Ocean University, Zhanjiang 524025)

【机构】 西北工业大学自动控制系,西北工业大学自动控制系,西北工业大学自动控制系 西安710072湛江海洋大学信息学院,湛江524025,西安710072,西安710072

【摘要】 提出了一种在获取图像低层视觉特征(颜色)的基础上,利用语义网络对图像进行语义自动分类,从而建立起低层视觉特征和高层语义特征之间的联系的算法。最后,为了提高检索效率,引进相关反馈技术,实验证明这种方法是行之有效的。

【Abstract】 This paper presents results of a project that seeks to transform the low level features to high level of meaning. It extracts the low level features called as the representative colors from the images, and presents a new approach called word net to establish the link from the low- level feature vectors to the semantics. In order to improve the retrieval efficiency, the relevance feedback is also applied into the system. Experiments show the method is promising.

【基金】 国防科工委基金资助项目
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2005年01期
  • 【分类号】TP391.3
  • 【被引频次】17
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