基于内容的图像检索-2016年

基于内容的图像检索
基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR），也称为内容视觉检索，是一种能够从图像库中自动找到和用户提供的图像或者用户视觉描述相似的图像的技术。

它可以利用图像中存在的特征和类别，进行快速准确的信息检索。

基于内容的图像检索的原理是，首先将图像进行处理，形成和其中的特性相关的特征向量，然后将提取到的特征向量传入到模型中，计算和检索图像之间的相似性，从而进行图像内容检索。

基于内容的图像检索技术有很多优势，包括精确性和可处理信息量大等特点。

相比于表面检索技术，基于内容的图像检索技术不仅可以检索出更高质量的图像，还可更好地提高搜索效率。

此外，基于内容的图像检索技术还可以根据不同的图像特征，进行更加详细和准确的检索，从而实现更快的检索速度。

基于内容的图像检索技术的典型应用是基于用户上传的图像或口头描述，进行图像模糊检索或类似图像检索，从而使用户能够快速检索到自己想要的内容信息。

同时，基于内容的图像检索技术还可以用于商业图像检索、监控视频搜索等多种不同的任务。

总的来说，基于内容的图像检索是一种发展很快的技术，它已经被广泛应用在信息检索、图像检索、人工智能等方面。

它能
够提高信息检索的准确性和效率，为用户提供快速、准确、全面的搜索服务。

国科发火〔2016〕32号---国家重点支持的高新技术领域附件国家重点支持的高新技术领域一、电子信息二、生物与新医药三、航空航天四、新材料五、高技术服务六、新能源与节能七、资源与环境八、先进制造与自动化一、电子信息（一）软件1. 基础软件服务器/客户端操作系统；通用及专用数据库管理系统；软件生命周期的开发、测试、运行、运维等支撑技术，以及各种接口软件和工具包/组、软件生成、软件封装、软件系统管理、软件定义网络、虚拟化软件、云服务等支撑技术；中间件软件开发技术等。

2. 嵌入式软件嵌入式图形用户界面技术；嵌入式数据库管理技术；嵌入式网络技术；嵌入式软件平台技术；嵌入式软件开发环境构建技术；嵌入式支撑软件生成技术；嵌入式专用资源管理技术；嵌入式系统整体解决方案设计技术；嵌入式设备间互联技术；嵌入式应用软件开发技术等。

3. 计算机辅助设计与辅助工程管理软件用于工程规划、工程管理/产品设计、开发、生产制造等的软件工作平台或软件工具支撑技术；面向行业的产品数据分析和管理软件；基于计算机协同工作的辅助设计软件；快速成型的产品设计和制造软件；专用计算机辅助工程管理/产品开发工具支撑技术；产品全生命周期管理（PLM）系统软件；计算机辅助工程（CAE）相关软件；分布式控制系统（DCS)、数据采集与监视控制系统（SCADA)、执行制造系统（MES）技术等。

4. 中文及多语种处理软件中文、外文及少数民族文字的识别、处理、编码转换与翻译技术；语音识别与合成技术；文字手写/语音应用技术；多语种应用支撑技术；字体设计与生成技术；字库管理技术；支撑古文字、少数民族文字研究的相关技术；支撑书法及绘画研究的相关技术；语言、音乐和电声信号的处理技术；支撑文物器物、文物建筑研究的相关技术；支撑文物基础资源的信息采集、转换、记录、保存的相关技术等。

5. 图形和图像处理软件基于内容的图形图像检索及管理软件；基于海量图像数据的服务软件；多通道用户界面技术；静态图像、动态图像、视频图像及影视画面的处理技术；人机交互技术；裸眼3D内容制作技术；3D图像处理技术；3D模型原创性鉴定技术；遥感图像处理与分析技术；虚拟现实与现实增强技术；复杂公式图表智能识别转换技术；位图矢量化技术和工程文件智能化分层管理技术；实现2D动画和3D动画的自主切换和交互技术等。

基于内容的图像检索系统设计摘要：随着多媒体技术的发展，传统的基于文本的信息检索技术已经不能满足需求，基于内容的图像检索技术成为当今的研究热点。

图像的特征提取，相似性匹配是基于内容图像检索系统设计的关键技术。

本研究在对图像检索关键技术研究的基础上，利用Visual Basic程序设计语言和Access数据库实现图像数据库的建立和检索。

结果显示，所设计的基于内容的图像检索系统可以有效地利用图像的颜色、纹理特征从图像数据库中检索出相似的图像。

关键词：颜色；特征提取；纹理；基于内容图像检索1 图像数据库的建立Access是由微软发布的关联式数据库管理系统，常被小型企业、大公司的部门和开发人员专门用来制作处理桌面系统。

具有存储方式简单，界面友好，处理多种数据信息，支持广泛，易于扩张等特点。

因此，本研究利用access来建立小型的图像数据库。

Data控件是Visual Basic提供的用来执行大部分数据库访问操作。

能自动处理一些事件包括空记录集，添加新纪录，编辑和更新现有纪录，处理某些类型的错误。

图像数据是图像元灰度值的纪录，以行列数据矩阵表示，一般信息量比较大。

直接读取图像的信息存入数据库中，不但增加了数据库的容量，而且增加了计算机的负担。

经研究发现，建立图像地址库，可有效提高计算机的计算效率。

当需要提取图像时，再根据图像的地址，对图像进行检索，平时，只需对图像的基本信息进行管理。

数据库的基本功能包括:增加删除图像、图像统计、图像的显示等。

2 关键技术问题基于内容图像检索系统的5个基本组成部分中，用户接口和图像查询模块由Visual Basic编程实现。

要求用户接口界面直观易懂、交互性较好，图像查询模块能提供多种查询方式。

有效的特征提取和特征匹配技术对图像检索系统的实现至关重要。

要求一方面降低数据处理量，另一方面提高匹配精度。

2.1 图像特征提取2.1.1 直方图特征颜色的模型有RGB、HIS、YUV模型等。

D S IG N N WS []6技术专题图像技术随着信息社会的到来和Int er ne t 技术的普及,人们越来越频繁地接触到图像和视频信息。

同时,每天还有大量信息在不断产生,如卫星、医疗、安全等方面。

因此,对这些信息地有效组织、管理和检索便成为需要解决的问题。

传统数据库检索采用基于关键词的检索方式,早期图像数据库如K odak Pi c t ur e Ec ha nge Syst e m(K PX )、t he Pr essL i nk L i br ar y 和t he T i m e A r chi v e C oll ect ion 沿袭了这种检索方式,采用描述性文本进行检索。

但一般来说,这种检索技术往往不能满足人们的需要。

由于图像息的内容具有丰富的内涵,在许多情况下仅用几个关键词难以充分描述,而且作为关键词图像特征的选取也有很大主观性。

于是,基于内容检索(Cont e nt B a se d Iage Ret r ie v al,C B I R )技术应运而生。

它区别于传统的检索手段,融合了图像理解技术,从而可以提供一种从巨大容量的图像库中,根据人们提出的要求进行有效检索的方法。

在基于内容的图像检索中，较常用关键技术包括从颜色、形状、纹理、空间关系、对象特征进行检索。

基于颜色特征的图像信息检索人类在对环境和物体的感知中,颜色往往起着十分重要的作用。

在许多情况下(特别是对于自然景物来说),颜色是描述一幅图像最简便而有效的特征。

颜色内容包含两个一般的概念，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。

按照全局颜色分布来索引图像可通过计算每种颜色的像素个数，并构造出颜色直方图来实现，这对检索具有相似总体颜色内容的图像是一个很好的途径。

局部颜色信息是指局部相似的颜色区域，考虑了颜色的分类与一些初级的几何特征。

颜色直方图是最常用的颜色特征表示方法。

直方图的值反映了图像的统计特征，包括平均值、标准偏差、中间值和像素个数，颜色集中的地方峰值较高。

答案******************************* 一 ********************************************填空1.数值型文字型（字符）语音型图像型2.原料成品3.信息4.自然人为5.数据文本声音图像6.语义差异传递载体7.外表整体内容8.收集传输加工储存（存储）9.信息形式信息内容10.内在的信息需要外在刺激11.标题词单元词叙词关键词12.线性结构非线性结构树形结构网状结构13.数据预处理索引生成查询处理检索14.信息需求信息集合15.出发点依据16.人工赋予自动生成名词解释1．数据：是指记载下来的事实，是客观实体属性的值，它是由原始事实组成的。

2．信息加工：是指对获取的信息进行判别、筛选、分类、排序、分析、计算和研究等一系列过程，使收集到的信息成为对我们有用的信息资源。

3．信息组织：即信息序化或信息整序，也就是利用一定的科学规则和方法，通过对信息外在特征和内容特征的表征和序化，实现无序信息流向有序信息流的转换，从而保证用户对信息的有效获取和利用及信息的有效流通和组合。

4．检索标识：就是为沟通文献标引与文献检索而编制的人工语言，也是连接信息存储和检索两个过程中标引人员与检索人员双方思路的渠道，是用于文献标引和检索提问的约定语言。

5．信息检索：可以从广义和狭义两个角度理解。

广义的信息检索是指将信息按一定方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出相关信息的过程，其中包括存与取两个方面。

狭义的信息检索仅指信息查找过程。

6．信息检索系统：是指按某种方式、方法建立起来的用于检索信息的一种有层次的体系，是表征有序的信息特征的集合体。

7．检索效果：是指利用检索系统（或工具）开展检索服务时所产生的有效结果。

简答题1．简述了解用户信息需求的作用答：用户信息需求是信息系统发展的动力，也是制定信息政策的出发点和依据。

了解用户需求的特点、心理规律、查询行为及需求方式，有助于系统制订合理的信息搜集方针和信息资源的合理布局，从而提高服务效益和质量。

简述基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索技术是一种利用图像的视觉特征，通过计算机技术进行图像匹配和相似度计算，从而实现高效的图像检索。

它可以帮助用户快速地查找到需要的图片，也可以为图像分析和计算机视觉领域的研究提供支持。

本文将详细介绍基于内容的图像检索技术。

一、图像特征提取图像特征提取是基于内容的图像检索技术的核心步骤，其目的是从图像中提取出代表其内容的特征。

常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征等。

其中，颜色特征是最为常用的特征之一，它可以通过统计图像中各像素的颜色分布来提取颜色特征。

二、相似度计算相似度计算是基于内容的图像检索技术的关键步骤，其目的是计算待查询图像和数据库中图像之间的相似度。

常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。

其中，余弦相似度是最为常用的相似度计算方法之一，它可以用于计算图像之间的相似度。

三、图像检索算法基于内容的图像检索技术采用不同的算法进行图像检索，其中最常用的算法包括基于特征的检索算法和基于深度学习的检索算法。

基于特征的检索算法主要利用图像的视觉特征进行相似度计算和图像匹配，例如SIFT、SURF等算法。

基于深度学习的检索算法则是利用深度神经网络对图像进行特征提取和相似度计算，例如基于卷积神经网络的图像检索算法。

四、图像检索应用基于内容的图像检索技术在许多应用领域都得到了广泛的应用。

例如在电商领域，可以利用图像检索技术实现商品搜索和推荐；在娱乐领域，可以利用图像检索技术实现图像搜索引擎和相册管理；在医学领域，可以利用图像检索技术实现医学图像检索和诊断等。

五、图像检索的挑战基于内容的图像检索技术还面临着一些挑战。

其中最主要的挑战是图像的复杂性和多样性。

不同的图像可能存在着相同的特征，而相似的图像可能存在着不同的特征。

此外，图像的噪声、失真等因素也会影响图像检索的效果。

六、总结基于内容的图像检索技术是一种通过计算机技术实现高效的图像检索的方法。

改进视觉词袋模型的快速图像检索方法张祯伟;石朝侠【摘要】视觉词袋模型在基于内容的图像检索中已经得到了广泛应用,传统的视觉词袋模型一般采用SIFT描述子进行特征提取.针对SIFT描述子的高复杂度、特征提取时间较长的缺点,本文提出采用更加快速的二进制特征描述子ORB来对图像进行特征提取,建立视觉词典,用向量间的距离来比较图像的相似性,从而实现图像的快速检索.实验结果表明,本文提出的方法在保持较高鲁棒性的同时,明显高了图像检索的效率.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)012【总页数】6页(P126-131)【关键词】视觉词袋模型;局部特征;ORB;图像检索【作者】张祯伟;石朝侠【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094;南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094【正文语种】中文图像检索技术是机器视觉领域中关注对大规模数字图像进行检索和匹配的研究分支. 它是图像拼接、目标跟踪、运动分析、对象识别、视觉导航等研究方向的研究基础. 近些年伴随着嵌入式系统处理能力及存储容量的快速提升, 智能终端、机器人等嵌入式系统对大数据量图像检索需求日益增加, 从海量数据中快速检索和匹配到所需的信息已具有很大的研究价值.在基于内容的图像检索中, 视觉词袋模型(Bag of Visual Word, BoVW)[1]已经成为一种比较常见的方法.词袋模型(Bag of Words, BoW)最初应用于文档处理领域, 将文档表示成顺序无关的关键词的组合, 通过统计文档中关键词出现的频率来进行匹配. 作为一种源自文本检索的模型, 视觉词袋模型近年来在计算机视觉研究领域表现出良好的适用性, 成为计算机视觉研究的通用模型. BoVW首先在视频检索的研究中被系统地阐述与应用, 近几年来, 计算机视觉领域的研究者们成功地将该模型的思想移植到图像处理领域, 通过对图像进行特征提取和描述, 得到大量特征进行处理, 从而得到用来表示图像的关键词, 并在此基础上构建视觉词典进而图像可以类似于文本的表示方法即统计基本词汇出现的频数, 将图像表示成一个向量,利用该向量进行图像的检索. 传统的词袋模型一般采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征描述子[2], SIFT算法可以适应图像缩放、旋转、平移等变化, 并且能克服噪声光照变化的影响. 但是SIFT算法的计算量比较大, 无法满足系统实时性的要求. 针对SIFT描述子的高复杂度问题本文提出了采用更加快速的二进制特征描述子ORB[3]来对图像进行特征抽取, 然后利用BoVW模型进行建模, 将每一副图像用一个二进制串来表示, 进行图像的检索. 实验表明, 该方法不仅保持了较高的图像检索准确率, 而且大大提高了图像的检索速度.BOW算法起源于基于语义的文本检索算法, 是一种有效的基于语义特征提取和描述的识别算法. 该算法忽略文本的结构信息和语法信息, 仅仅将其看做是若干个词汇的集合, 文本内的每个词的出现都是独立的, 提取其中的语义特征, 构建单词词汇表, 根据每个文本与词汇表的关系, 统计文本中相应单词的出现频率, 形成一个词典维度大小的单词直方图, 经过这样文本到向量运算问题的转化, 最后实现文本检索.将对文本处理的词袋模型过渡到图像处理领域, 便形成了视觉词袋模型.1.1 算法流程其实现过程大致分为四个步骤: 首先提取图像中的特征描述子; 然后通过聚类算法将训练图片得到特征描述子进行相似点聚类, 每个聚类中心代表一个视觉单词; 将图像的局部视觉特征映射到视觉单词表并用一个特征向量表示, 特征向量的每一维对应一个视觉单词的权重之和. 最后利用图像生成的向量进行图像检索. 算法流程如图1所示.根据图1, 应用词袋模型进行图像检索的具体实现过程可以描述如下:(1) 特征提取和描述.视觉词袋模型往往选取图像底层的SIFT特征, 该特征具有旋转、尺度、平移等不变性, 同时对仿射变换, 噪声存在一定的稳定性. SIFT特征计算主要分为图像特征点的选取和图像特征区域的描述两个部分.图像特征点的选取步骤如下: 首先对图像建立一个图像金字塔模型, 然后对图像在相邻尺度空间上做差分,选取尺度空间中的极值点, 最后将极值点周围的一定范围的区域作为特征区域.(2) 视觉词典构造.BOW算法通常采用k-means算法对提取的特征进行聚类生成视觉词典. k-means 算法是一种经典的聚类算法, 是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表, 它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数, 利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.视觉词典构造主要步骤如下:① 给定待聚类的图像SIFT描述子数据集,随机选取K 个对象作为初始聚类中心.② 求出SIFT描述子数据集中的每个数据与各个聚类中心的距离, 按照最小化原则将数据点划入最近邻聚类中心所在的类簇.③ 重新计算每个类簇的中心.④ 重复步骤2、3, 当各个聚类中心不再改变时算法结束.(3) 生成视觉直方图该过程是将每幅图像所有的SIFT特征描述子分配到视觉词典的各个维度上, 生成各自的视觉单词直方图. 在分配的过程中, 采用最近邻算法, 每幅图像中的每个SIFT 特征向量与哪一个视觉词距离最近,就将该视觉词对应的维度高度加1, 直到将所有的SIFT描述子向量分配完为止, 经过这一系列处理后,每一幅图像都能用一个k维的视觉词直方图表示, 将所有图像的视觉词直方图归一化处理后就可以进行下一步的.1.2 权值的计算在文本信息检索中, TF-IDF[4]是一种常用的加权方案. TF-IDF的主要思想是: 如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高, 并且在其他文章中很少出现, 则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类. TF表示词条在文档d中出现的频率,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现, 则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征, 这样的词条应该给它们赋予较高的权重, 并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档.IDF的主要思想是: 如果包含单词Fi的文档越少,也就是ni越小, IDF越大, 则说明单词Fi具有很好的类别区分能力. 假设训练集中的图片总数为N,ni表示包含单词Fi的图片数目. 类似于文本检索当中的逆文档频率idf, 定义为:即该单词被赋予的权值, 它表明了该单词对于区分不同图像时作用的大小.视觉词袋模型通常选取图像底层的SIFT特征, 该特征具有旋转、尺度、平移等不变性, 同时对仿射变换, 噪声存在一定的稳定性. 为了进一步提高算法实时性, 本文采用ORB算法进行特征提取. ORB算子基于BRIEF算子提出, 是对BRIEF算子的改进. 文献[3]指出, ORB算法的速度比SIFT 要快两个数量级, 同时在不考虑图像尺度变化的情况下, 其匹配性能并不逊色于SIFT.2.1 图像特征提取和描述构建视觉词汇表之前, 首先要从图像中提取出具有代表性的全局特征或局部特征,作为对该图像的“描述”. 这些被提取的特征应该具有较强的稳定性,能够抵抗光照、视角尺度等因素带来的不利影响. BOW通常采用局部特征来生成视觉词汇表的候选特征, 在图像识别和物体匹配的过程中, 由于ORB描述子计算速度上的优势, 本文采用ORB描述子来提取和描述图像的特征点.2.1.1 特征点提取ORB(oriented FAST and rotated BRIEF) 是基于FAST[5]特征检测和BRIEF描述子[6]改良的. 该算法使用FAST角点检测来提取特征点, FAST算法的角点定义为在像素点周围邻域内有足够多的像素点与该点处于不同的区域, 在灰度图像中, 即为有足够多的像素点的灰度值与该点灰度值差别够大. 以候选特征D为中心, 比较中心点D的灰度值与以D点为中心的圆周上所有点灰度值之间的大小, 如果圆周上与D点灰度值相差足够大的点个数超过一定数值, 则认为候选点D为特征点. FAST 角点检测仅仅比较灰度值大小, 具有计算简单、速度较快的优点, 但其检测出的特征点既不具备尺度不变性也不具备旋转不变性.FAST不提供角点的度量, 对边缘的响应较大, 因此ORB采用Harris角点度量的方法按照FAST特征点的Harris角点响应值对FAST特征点进行排序. 如需要提取N 个特征点, 首先将阈值设置的足够大以得到更多的特征点, 然后根据Harris响应值排序, 最后选出响应值最大的N个特征点.由于FAST 特征点是不带有方向性的, ORB的论文中提出了一种利用灰度质心法来解决这个问题, 灰度质心法假设角点的灰度与质心之间存在一个偏移,这个向量可以用于表示一个方向. 对于任意一个特征点O来说, 我们定义O的邻域像素的矩为:其中I(x,y)为点(x,y)处的灰度值. 那么我们可以得到图像的质心为:特征点与重心的夹角定义为特征点的方向: 构造一个从O到C的向量则特征点的方向为:为了提高方法的旋转不变性, 需要确保x和y在半径为r的圆形区域内, 即x,y∈[-r,r], r等于邻域半径.2.1.2 特征点描述ORB中使用BRIEF描述子对检测到的特征点进行描述, 并解决了BRIEF本身不具有旋转不变性的首要缺陷. 在以关键点为中心的图像块内比较采样点对的灰度值,得到一个n 位二进制数, 该n 位二进制数即为关键点的特征描述子, n的典型值为256.ORB采用的是BRIEF描述子, 它的基本思想是是图像特征点邻域可以用相对少量的灰度对比来表达,每个图像块由一系列二进制测试构成的位串来表示,其计算简单、快速. 考虑一个平滑的图像块p, 一个二进制测试τ定义为:其中p(x)是图像块p在点x处的灰度值. 特征点被定义为一个由n个二进制测试构成的向量:BRIEF中图像邻域的准则仅考虑单个像素, 所以对噪声敏感. 为了解决这个缺陷, ORB中每个测试点采用的是31×31像素邻域中的5×5子窗口, 其中子窗口的选择服从高斯分布, 再采用积分图像加速计算.ORB选择了BRIEF作为特征描述方法, 但是BRIEF是没有旋转不变性的, 所以需要给BRIEF加上旋转不变性, 把这种方法称为“Steered BREIF”. 对于任何一个特征点来说, 它的BRIEF描述子是一个长度为n的二值码串, 这个二值串是由特征点周围n个点对(2n个点)生成的, 将这n个点对(xi,yi)组成一个矩阵S使用邻域方向θ和对应的旋转矩阵Rθ, 构建S的一个校正版本Sθ其中此时Steered BRIEF描述子变为:ORB根据式(8)中求得的方向参数提取BRIEF描述子. 但是由于环境的因素和噪声的引入, 特征点方向会发生变化, 随机像素块对的相关性会比较大, 从而降低描述子的判别性. ORB采取贪心算法寻找相关性较低的随机像素块对, 一般选取256个相关性最低像素块对, 构成一个256bit的特征描述子.由于生成的特征点描述子为二进制码串形式, 因此使用Hamming距离对特征点匹配较为简单. 计算机中计算汉明距离可以简单地通过异或进行计算. 汉明距离计算效率非常高.假设上节得到ORB特征256bit二进制描述子K1、K2两个特征点的描述子分别为:通过汉明距离之间的异或之和表征两个ORB 特征描述子的相似程度, 用D(K1,K2)表示:D(K1,K2)越小代表相似程度越高, 反之相似程度低.2.2 生成视觉单词在提取到图像的ORB描述子之后, 需要进行视觉词典的构建. 该过程通常分为两步来完成. 首先将代表图像局部特征的描述子转换为视觉词, 一个视觉单词可以看作图像中相似的特征点的集中代表, 该过程是通过聚类算法实现的. 最终得到的聚类中心就是我们所期望的视觉单词, 聚类中心的个数就是视觉词典的大小. 根据聚类的视觉单词来建立每张图像的视觉词直方图, 该过程称为映射.视觉词袋模型中单词数目的选取出现在特征描述的量化过程中, 常见的量化方法是k-means聚类, 词汇数目即对应的聚类数目. 但是由于ORB描述子产生的是二进制描述向量, 无法直接采用传统的基于欧氏距离的k-means方法进行聚类, 因此, 本文采用Hamming距离计算各个特征之间的距离, 使用k-majority算法[7]来求二进制描述向量的聚类中心. 具体算法流程如下:假设从图像中提取到的ORB特征描述子集合D.步骤1. 随机生成k个二进制聚类中心记为集合C.步骤2. 计算D中各描述子到各个聚类中心的距离, 并划分到个类中.步骤3. 重新计算各类的聚类中心.重复步骤2、3, 当各个聚类中心不再改变时算法结束.其中步骤3中聚类中心的计算方法如下:假设某一具有n个特征描述子的集合D其聚类中心为c=c1c2LcjLc256, 其中即对于集合中所有特征描述子的每一个bit, 统计所有特征的对应bit上的0、1的数量, 并取高者作为该bit的值. 这样得到的聚类中心向量也是二进制表示,在进行距离计算时可以利用汉明距离进行快速计算.通过聚类最终得到的k个聚类中心即为所求的视觉单词. 图像特征聚类过程如图2所示.2.3 图片的向量表示对于训练集中每一个图像, 累计图片中的特征在单词表中的每一个单词Fi(1≤i≤t)当中出现的频率mi, t为视觉单词总数. 由于在训练阶段已得到该单词的权值, 即, 同样根据TF-IDF的原理, 计算出该图像在单词Fi维度上的值:最终, 每一副图像dj都可以用关于单词的权值向量表示:2.4 图片间的相似度测量训练集中图像dj=(w1,j,w2,j,L ,wt,j), 待查询图像也转换为向量q=(w1,w2,L,wt)表示.定义训练图像与查询图像之间的差异程度为:这里采用的是2-范数. 比较查询图像与训练图像之间的差异程度S(di,q),(1≤i≤N), 选取差异程度最小的前n个作为查询结果返回.为了验证本文提出的方法的图像检索效果, 我们选取标准Corel库中1000张图片和Caltech101库中部分图片共2400多张图片作为图像检索库, 图像大小为384×256像素, 部分样图如图3所示.待检索图像直接从图像库中选取, 随机从图像数据库中选取不同类别的图像, 每次在查询结果中将按相似度排序后前10幅图像作为检索结果. 检索结果示例如图4所示, 每行为一次检索结果, 每行10幅图像均为检索结果, 由于待检索图像直接从图像库中选取,且检索结果按相似度排序, 所以检索结果中的第一幅图像就是原待检索图像本身, 从左到右按图片与待检索图像的相似度由高到低排序.首先对单个图像分别进行SIFT特征跟ORB特征提取, 每种特征分别提取300和500个特征点, 由表可以看出, 在特征提取速度方面ORB算法的速度是明显比SIFT 快得多.为了验证本文算法的检索效果, 实验以查准率作为评价标准, 即检索结果中用户满意的图像数目与检索结果返回中所有图像数目之比. 同时为了准确衡量本文算法的检索效率, 分别使用不同数量的视觉单词进行图像检索实验, 最后计算平均查准率并计算平均检索时间. 实验结果数据如表2所示. 当视觉单词数量取值为400时, 按类图像平均查准率如表3所示.由表2可以看出, 随着视觉单词数量的增加, 平均查准率越来越高, 但是平均检索时间也呈线性增长趋势. 结合表1中的实验结果数据可以看出, 仅仅是SIFT的特性提取阶段的耗时已相当于本文方法的平均检索时间. 虽然图像检索的查准率偏低, 但是检索时间快, 能够满足系统实时性的要求.本文提出了一种使用ORB特征的视觉词袋模型的快速图像检索的方法, 利用ORB 特征替代SIFT对图像提取局部特征后进行聚类, 生成得到一个视觉单词“字典”, 然后对于每幅图像, 统计图像特征中各个视觉词汇出现的频数, 得到一个图像的描述向量, 并对向量进行归一化处理, 用该一维向量来表示图像,其维数为视觉单词的数目. 进行图像检索时, 对待检索图像ORB特征, 经过视觉词袋的映射之后, 待检索图像也会用一个向量来表示, 通过计算该向量与图像库中的图像向量的欧式距离, 求取距离最小的图像,即是与查询图像最相似的结果.实验结果表明, 本文提出的方法在保持了传统视觉词袋模型算法的鲁棒性的同时, 由于采用了更加快速的二进制特征ORB, 因此很大程度地缩短了图像检索时间, 提高了图像检索效率. 本文只是将ORB特征应用到视觉词袋模型中, 没有考虑图像的颜色特征,在未来的工作中可以与图像的颜色特征相结合, 进一步提高图像检索的准确率.1 Sivic J. Video Google: A text retrieval approach to object matching in videos. Proc. of the International Conf. on Computer Vision. Nice, France. IEEE Press. 2003.2 Lowe D. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision, 2004: 91–110.3 Rublee E, Rabaud V, Konolige K, et al. ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF. IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), 2011. IEEE. 2011. 2564–2571.4 David L. Naive(Bayes) at forty: The independence assumption in information retrieval. European Conference on Machine Learning, 1998: 4–15.5 Rosten E, Drummond T. Machine learning for high-speed corner detection. Computer Vision-ECCV 2006. Springer Berlin Heidelberg, 2006. 430–443.6 Calonder M, Lepetit V, Strecha C, et al. Brief: Binary robust independent elementary features. Computer Vision-ECCV 2010, 2010: 778–792.7 Grana C, Borghesani D, Manfredi M, et al. A fast approach for integrating ORB descriptors in the bag of words model. 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高新技术企业认定管理办法第一章总则第一条为扶持和鼓励高新技术企业发展，根据《中华人民共和国企业所得税法》（以下称《企业所得税法》）、《中华人民共和国企业所得税法实施条例》（以下称《实施条例》）有关规定，特制定本办法。

第二条本办法所称的高新技术企业是指:在《国家重点支持的高新技术领域》内,持续进行研究开发与技术成果转化，形成企业核心自主知识产权，并以此为基础开展经营活动，在中国境内（不包括港、澳、台地区)注册的居民企业。

第三条高新技术企业认定管理工作应遵循突出企业主体、鼓励技术创新、实施动态管理、坚持公平公正的原则.第四条依据本办法认定的高新技术企业，可依照《企业所得税法》及其《实施条例》、《中华人民共和国税收征收管理法》—1—（以下称《税收征管法》）及《中华人民共和国税收征收管理法实施细则》(以下称《实施细则》）等有关规定，申报享受税收优惠政策.第五条科技部、财政部、税务总局负责全国高新技术企业认定工作的指导、管理和监督.第二章组织与实施第六条科技部、财政部、税务总局组成全国高新技术企业认定管理工作领导小组（以下称“领导小组”）,其主要职责为: （一）确定全国高新技术企业认定管理工作方向，审议高新技术企业认定管理工作报告;（二）协调、解决认定管理及相关政策落实中的重大问题;（三）裁决高新技术企业认定管理事项中的重大争议，监督、检查各地区认定管理工作，对发现的问题指导整改。

第七条领导小组下设办公室，由科技部、财政部、税务总局相关人员组成，办公室设在科技部，其主要职责为: (一）提交高新技术企业认定管理工作报告，研究提出政策完—2—善建议；(二）指导各地区高新技术企业认定管理工作,组织开展对高新技术企业认定管理工作的监督检查，对发现的问题提出整改处理建议；(三）负责各地区高新技术企业认定工作的备案管理，公布认定的高新技术企业名单，核发高新技术企业证书编号；（四）建设并管理“高新技术企业认定管理工作网”；(五）完成领导小组交办的其他工作。

3科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008N O .24SC I ENC E &TEC HN OLO GY I NFO RM ATI O N 学术论坛随着信息社会的发展,大容量存储设备和数字化设备的发展和广泛使用,以及多媒体技术和因特网的迅速普及，图像、视频数据呈现几何级数的增长趋势,于是出现了大容量的图像及视频数据库。

近年迅速、准确地从图像数据库中检索到所需图像成了多媒体领域的研究热点。

一般的文字搜索引擎对于图形图像而言,几乎束手无策。

因此,对图像的有效检索成为获取图像信息的关键问题。

图像检索的发展和现状:数据库管理和计算机视觉的迅速发展，图像检索一直是多媒体领域研究的热门,已成为国内外广泛关注的焦点,并在许多领域都有应用。

其发展主要有基于文本的图像检索(T B I R ,Text -B a se d I m a ge Ret r i eval )和基于内容的图像检索(CBI R,Cont e nt -Ba s e d I m age R et r i eval )两个阶段。

基于文本的图像检索技术查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，对于图像库中的每一幅图像的归纳和注释，检索完全依赖于图像的名称、编号、人工注释等信息。

具有:①图像信息需要人工进行注释;②人工注释具有很强的主观性;③人工注释无法精确表达图像的内涵;④世界语言语义的差距,检索方法无法统一等诸多难以克服的缺点。

基于内容的图像检索:为实现自动化、智能化的图像检索和管理方式,使检索者可以实现方便、快速、准确的查找,使管理者可以从大量单调的人工管理工作中解放出来,实现管理工作的无人干预，于是基于内容的图像检索技术被提出并迅速发展起来。

C BI R 是建立在计算机视觉和图像理解理论基础上，综合人工智能、面向对象技术、认知心理学、数据库等多学科知识，从图像中自动提取视觉特征进行相似匹配的过程。

10第章基于内容的多媒体信息检索291和技术逐步求精地获得检索结果，摒弃了传统的精确匹配技术，避免了因采用传统检索方法所带来的不确定性。

（3）满足用户多层次的检索要求CBR检索系统通常由媒体库、特征库和知识库组成。

媒体库包含多媒体数据，如文本、图像、音频、视频等；特征库包含用户输入的特征和预处理自动提取的内容特征；知识库包含领域知识和通用知识，其中的知识表达可以更换，以适应各种不同领域的应用要求。

（4）大型数据库（集）的快速检索CBR往往拥有数量巨大、种类繁多的多媒体数据库，能够实现对多媒体信息的快速检索。

10.2 基于内容的图像检索10.2.1 基于内容的图像检索概述近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。

这些数字图像中包含了大量有用的信息。

然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。

这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。

自20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。

数据库系统和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。

基于文本的图像检索（Text-based Image Retrieval）技术的历史可以追溯到20世纪70年代末期。

当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。

基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术，回避对图像视觉特征的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面索引图像，一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据分类目录的形式浏览查找特定类目下的图像。

由于这种搜索引擎可以利用成熟的关系数据库技术，所以检索比较准确，而且速度很快。

这种技术可以用来管理数量不多，但比较有价值的图片库，例如，博物馆收集的图片。

2016年一、简答题1、简述图像检索技术随着多媒体技术的迅猛发展，网络传输速度的提高，以及新的有效的图像/视频压缩技术的不断出现，对海量多媒体信息的需求日渐增强，在这一背景下，基于内容的多媒体信息检索技术应运而生。

它作为一种先进的检索技术，广泛地应用于多媒体数据库、知识产权保护、数字图书馆、远程医疗、天气预报以及军事指挥系统等。

它与传统数据库技术相结合，可以方便地实现海量多媒体数据的存储和管理；与网络搜索引擎技术相结合，可以用来检索互联网中丰富的多媒体信息，具有广阔的发展前景。

基于内容的多媒体检索技术具有与传统文本检索不同的特征，实施的是一种相似性检索，摒弃了传统的精确匹配，采用近似匹配或局部匹配的方法和技术逐步求精，来获得查询和检索的结果。

根据所检索媒体对象的不同，基于内容的多媒体检索技术又可分为基于内容的图像检索技术、基于内容的视频检索技术和基于内容的音频检索技术等。

基于内容特征的图像检索技术CBIR（Content-based Image Retrieval）主要依据图像固有的特征来标引和检索。

所谓图像特征包括：图像的画面内容特征，如图像颜色分布、纹理结构等；图像描述对象特征，如人、物、景等；图像的相关信息，如作者、时间、地点及其他物理特征；图像的移动和组合特征等。

基于内容的图像检索技术通过分析图像的内容，建立特征索引，并存储在特征库中。

用户在检索查询时，可以从图像自身的特征将查询需求描述出来，就可以在大容量图像库中找到所需的图像。

基于内容的图像检索技术包括的关键技术有颜色特征提取、纹理特征提取、形状特征提取、相关反馈等等。

目前比较成功的应用基于内容的图像检索技术的系统有IBM公司的QBIC系统、MIT媒体实验室的Photobook系统、新加坡国立大学的CORE系统等。

基于内容的图像检索方式主要有3种：（1）选择颜色的比例、轮廓形状以及纹理图案的图样进行查询。

例如用户可以给出红、绿、蓝三种颜色的百分比，或从系统所提供的图例中选择某个作为检索图样。

简述互联网信息资源的局限性？分散无序多变信息质量难以控制信息安全难以保障简述元搜索引擎的缺点？检索结果全面性和可靠性较差不能灵活控制结果的输出检索结构排序不够理想信息搜索覆盖面存在局限性检索式处理较复杂简述图书馆馆藏目录检索系统的检索途径？题目检索责任者检索分类检索主题/关键词检索号码检索出版社名称检索搜索引擎的“瓶颈”？1.搜索引擎的索引能力，搜索引擎收录信息的全面性是衡量其质量水平的重要指标，能够被索引进数据库的信息是有限的，搜索引擎的索引量，索引的更新时滞等都是制约搜索引擎的瓶颈。

2.迎战“深网”，在深网的搜索渗透过程中，主流搜索引擎面对不小的挑战。

3.由于种种原因，目前搜索引擎的排序和输出主要有相关性差和搜索结构单一化等问题。

目录型网络检索工具与搜索引擎的区别？1.适用性：目录型检索工具适合希望了解某一方面、某一概念的全面信息，而搜索引擎对搜录某一特定信息较为有用。

2.优势与不足：目录型检索工具收录的网站经过专家人工精选，内容丰富、学术性强，信息质量稳定，检准率高，但搜索范围比搜索引擎小，信息更新速度较慢，很难检到较专业、深入的信息，搜索引擎查询全面而充分、方便快捷，但是可选择的网络信息资源太多，检准率，查全率都比目录型检索工具差，而且感觉使用复杂，门槛高。

3.发展趋势：目录型网络检索工具和检索引擎各有优缺点，将来的发展趋势是将两者结合起来，使结果更为全面、准确。

超文本传输协议是浏览器与web服务器之间相互通信、传输，响应用户请求的协议。

超文本标记语言是一种专门编程语言，具体规定和描述了文件显示的显体格式元搜索引擎元搜索引擎又称集合式搜索引擎、并行搜索引擎或搜索引擎之搜索引擎，它是将多个搜索引擎集成在一起，并提供一个统一的检索界面。

目录型网络检索工具目录型网络检索工具一般采用人工或半人工方式采集和存储网络信息，由专业人员对网络资源进行调查收集，并遵循某种分类体系进行分类，存储和组织。

标准标准指按规定程序制定，经公认权威机构或主管机关批准的，一整套在特定领域内必须执行的规格、规则，技术要求等规范性文献。

3科技资讯科技资讯S I N &T NOLO GY I NFORM TI ON 2008N O.03SC I ENC E &TEC HNO LO GY I N FO RM A TI ON 学术论坛基于内容的图像检索技术综述龚松春(宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211)摘要:随着数字图像应用领域的飞速拓展,高效准确的数字图像检索技术越来越受到重视。

本文介绍了基于内容的图像检索(Co n t e n t -ba s ed I m age Ret r i ev al ,简称C BI R )技术,从C BI R 的技术背景、基本原理、技术特点、结构体系以及一般过程入手,并着重介绍了CB I R 使用的关键技术,最后指出了目前CBI R 技术存在的不足和发展展望。

关键词:C BI R 图像检索特征提取相似性图像数据库中图分类号：TP319.3文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2008)01(c )-0223-021技术背景传统的图像检索方法是基于文本的图像检索,而其中最常使用的方法是使用关键字注释,在这种技术下,对图像的检索变成了对关键字的查找。

这种方法简单易行,能够从用户角度表达图像内容的高层语义。

但是基于文本检索存在着两大困难,尤其是当图像的数量非常大的时候,以下两个缺点就更加凸现：其一,文本描述难以充分表达图像的丰富内容。

因为文本描述是一种定性的描述,描述能力有限,图像中则往往含有大量需要定量描述的信息。

而且许多图像的特征难以用文本描述表达,如图像中的不规则形状、散布的纹理等就很难用文本来描述。

文本描述又具有一定的主观性,由于图像内容的丰富性以及不同人理解和兴趣方面的不同,导致内容描述的建立具有很大的主观性,这样采用这种检索方法就会带来一定的歧义；其二,文本描述难以实现基于图像视觉特征的相似性检索。

采用文本描述的检索方法,本质就在于计算检索请求与媒体文本描述之间的相似度,这就涉及到目前尚未解决的自然语言理解问题,尽管目前实现的系统中主要通过采用同义词词典来使问题得到简化,但同时也使检索的表达能力受到了较大限制。

基于内容的图像检索技术及其应用研究的开题报告题目：基于内容的图像检索技术及其应用研究一、研究背景随着互联网的发展和智能手机、平板电脑等智能设备的普及，人们每天产生大量的图像数据。

这些数据包括了照片、视频截图、网络图片等。

如何高效地从这些海量的数据中找到我们需要的信息，已经成为一个亟待解决的问题。

而基于内容的图像检索技术正是解决这个问题的有效途径之一。

传统的图像检索技术主要依靠人工的标签和描述来进行检索。

这种方法存在着标签不准确、描述主观等缺陷。

而基于内容的图像检索技术使用图像本身的内容，而不依赖人工标记，自动化程度更高，能够实现更加准确和高效的图像检索。

二、研究内容与目标本次研究旨在探究基于内容的图像检索技术及其应用。

主要包括以下内容：1.基于内容的图像检索技术的研究现状分析：回顾现有的基于内容的图像检索技术，探究其在图像特征提取、相似性度量、图像检索等方面的技术特点和局限性。

2.针对基于内容的图像检索技术的研究问题，提出一种改进方案：进一步完善和优化基于内容的图像检索技术，解决其在实际应用中遇到的问题。

3.基于改进的基于内容的图像检索技术，开发相关的图像检索应用程序：通过开发图像检索应用程序，进一步验证改进的基于内容的图像检索技术的准确性、高效性和实用性。

三、研究方法和步骤1. 基于文献综述，深入了解目前主流的基于内容的图像检索技术。

2. 分析基于内容的图像检索技术中存在的问题，设计新的图像检索算法。

3. 实现改进的算法，并在实验环境中进行测试与评价。

4. 设计图像检索应用程序，验证改进的基于内容的图像检索技术的实际效果。

四、预期结果本次研究的预期结果包括：1.分析了基于内容的图像检索技术现有的研究情况和发展趋势，指出了今后研究的重点。

2.提出了一种改进方案，并在实验环境中验证了其准确性与效率。

3.设计并开发了一款基于改进的基于内容的图像检索技术的应用程序，试验结果表明该应用程序可用于实际应用场景。