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基于半监督哈希算法的图像检索方法研究

作　者: 周建辉
导　师: 孔祥维
学　校: 大连理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像检索哈希算法半监督学习图像分块相似性度量
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着互联网技术和多媒体技术的飞速发展,人们能接触到的数字图片成数量级的增长。数字图片由于内容丰富、表现直观,其应用领域也越来越广泛,包括国防、医疗、数字图书馆、媒体、工业技术、娱乐等等。因此,如何在海量的图像库中快速、有效地找到用户需要的图片显得极其重要。上世纪90年代初期,基于内容的图像检索(CBIR)应运而生。CBIR的主要思想是利用图片的颜色、纹理、形状等特征来表征一幅图片,然后计算图像特征之间的相似性距离,然后根据相似性距离值返回检索结果。在CBIR中,“维度灾难”以及相似性度量函数的时间复杂性一直困扰着研究人员。近年来,研究人员提出利用哈希算法将高维内容特征映射到低维汉明空间,利用较短的的二维码序列表示一幅图片。那么可以通过计算图片的二维码序列之间的汉明距离来表示图片之间的距离。针对传统的基于内容的图像检索方法中存在的“维度灾难”问题,以及目前对于快速图像检索的迫切需要,本文着重研究了基于监督哈希算法、无监督哈希算法以及半监督哈希算法的图像检索方法。另外,本文通过将图片分成几个小块,提出一种平衡半监督哈希方法。利用改进的半监督哈希方法对图片的每个小块哈希出一个短的哈希码,然后将每个小块的哈希码接在一起就可以得到整张图片的哈希码。在基于内容的图像检索中,通过这种方法得到的哈希码在检索速度,内存需求和检索精度之间能得到一种较为均衡的结果。在改进的半监督哈希方法中,我们通过结合图片对的相似性和标签信息来得到监督信息。通过实验比较我们可以看出,平衡半监督哈希在一定程度上克服了现存哈希算法中普遍存在的哈希码长达到一定长度后会碰到“查准率瓶颈”的问题。平衡半监督哈希算法在整幅图片的哈希码长度相等的情况下,能达到更高的查准率。为了进一步提高检索准确率,我们在基于平衡半监督哈希算法的图像检索系统中加入了预检索来缩小检索目标库。预检索通过结合小波分解与半监督哈希算法来完成。实验结果表明,通过预检索缩小检索图库后,能得到更好的检索准确率。

全文目录

摘要  4-5
英文摘要  5-9
1 绪论  9-14
  1.1 选题背景与意义  9-10
  1.2 图像检索在国内外的研究现状  10-13
    1.2.1 基于文本的图像检索  10-12
    1.2.2 基于内容的图像检索  12-13
  1.3 本文的内容安排  13-14
2 基于内容的图像检索  14-26
  2.1 基于内容的图像检索的一般框架  14-15
  2.2 图像内容特征  15-24
    2.2.1 颜色特征  15-21
    2.2.2 纹理特征  21-22
    2.2.3 形状特征  22-24
  2.3 相似性度量方法  24
  2.4 图像检索的性能评估标准  24-25
  2.5 本章小结  25-26
3 基于哈希算法的图像检索方法  26-37
  3.1 非监督哈希算法  28-32
    3.1.1 LSH  28-29
    3.1.2 KLSH  29-30
    3.1.3 SH  30-32
  3.2 监督哈希算法  32-34
    3.2.1 BoostSSC  32-34
    3.2.2 RBMs  34
  3.3 半监督哈希算法  34-35
  3.4 本章小结  35-37
4 平衡半监督哈希算法  37-56
  4.1 小波变换  37-38
  4.2 图像分块对图像检索的影响  38-39
  4.3 Gist特征  39-40
  4.4 平衡半监督哈希算法  40-46
    4.4.1 图片分块和特征提取  40
    4.4.2 学习哈希函数  40-45
    4.4.3 生成哈希码  45-46
    4.4.4 相似性度量函数  46
  4.5 基于平衡半监督哈希算法的检索框架  46-48
  4.6 实验结果比较及分析  48-54
    4.6.1 平衡半监督哈希算法的实验结果  48-53
    4.6.2 结合预检索过程平衡半监督哈希算法的实验结果  53-54
  4.7 本章小结  54-56
结论  56-57
参考文献  57-60
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  60-61
致谢  61-62

基于半监督哈希算法的图像检索方法研究

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