下载文档原格式
科技信息2008年第26期SCIENCE&TECHNO LO GY INFORMATION关于图像检索的研究可以追溯到20世纪70年代,当时主要是基于文本的图像检索技术(T ex t-based Imag e Retriev al,简称T BIR),利用文本描述的方式表示图像的特征,这时的图像检索实际是文本检索.到90年代以后,出现了基于内容的图像检索(Co ntent-based Image Retriev al,简称CBIR)。
但实践证明,TB IR和CBIR这2种技术远不能满足人们对图像检索的要求。
为了使图像检索系统更加接近人对图像的理解,研究者们又提出了基于语义的图像检索(Semantic-based Image Retrieval),试图从语义层次解决图像检索问题.下面分别对这3种技术进行阐述。
1.基于文本的图像检索1.1早期的T BIR基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术,是一种基于关键词的匹配查找过程。
这种方法简单易行,用DBM S就可以实现,但存在2个缺点:一是需要手工对图像进行注释,工作量相当大;二是手工标注不可避免地会带来主观性和不精确性。
1.2In temet环境下的TB IR在Internet环境下,人工对网上的海量图像数据进行注释是不现实的。
随着信息检索技术的不断成熟,网页信息自动采集和标引作为搜索引擎的重要组成部分,得到了深入的研究,并广泛应用于文本搜索引擎中。
自动采集和标引技术同样可以应用于图像搜索引擎。
目前,Internet上许多搜索引擎在提供文本检索的同时,也提供图像检索服务,如Goo gle,Yaho o和百度等,它们采用的都是TBIR技术。
1.3小结T BIR技术能够用文本来表达图像的语义信息,符合人们的检索习惯,实现简单,可以充分利用已有的成熟的文本检索技术和搜索引擎技术,但也存在许多缺点,首先,以图像所在的网页为依据,对图像进行自动标注,这种标注往往是很不准确的。
计算机图像处理中的图像检索与图像分类算法计算机图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，主要涉及到对图像进行获取、处理、分析和理解等方面的工作。
在这个过程中，图像检索和图像分类算法是两个关键的研究方向。
本文将介绍计算机图像处理中的图像检索与图像分类算法的原理和应用。
一、图像检索算法图像检索算法旨在根据用户输入的查询信息，从一个大规模的图像数据库中找到与查询图像相似的图像。
图像检索算法主要分为两种类型：基于内容的图像检索和基于上下文的图像检索。
1. 基于内容的图像检索基于内容的图像检索算法是利用图像中的视觉特征进行相似性匹配。
常见的视觉特征包括颜色、纹理、形状等。
其中，颜色直方图是一种常用的描述颜色特征的方法。
通过计算图像的颜色直方图，并与数据库中的图像逐一比较，可以得到相似度最高的图像。
2. 基于上下文的图像检索基于上下文的图像检索算法是通过图像中的语义信息进行相似性匹配。
它利用图像的语义标签或者图像的文本描述进行检索。
例如，给定一张含有"夏天风景"的图像作为查询图像，算法将从数据库中检索出与夏天风景相关的图像。
二、图像分类算法图像分类算法是将图像归类到不同的类别中，常见的算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。
1. 支持向量机(SVM)支持向量机是一种常用的机器学习算法，可以用于图像分类。
它通过将图像映射到高维空间中，构造一个最优的超平面，从而实现不同类别图像的分离。
2. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种深度学习算法，目前在图像分类领域取得了巨大的成功。
它通过多层卷积、池化和全连接等操作，在学习过程中自动学习图像的特征，并将图像分类到不同的类别中。
三、算法应用图像检索与图像分类算法在许多领域中都有广泛的应用。
1. 视频监控在视频监控领域，图像检索算法可以帮助快速检索并定位目标人物或物体。
通过将待检索图像与监控视频中的图像进行比对，可以准确地找到所需的信息。
基于神经网络的图像检索与相似度计算研究摘要：随着数字图像的广泛应用，图像检索技术逐渐成为研究热点。
基于神经网络的图像检索与相似度计算方法，能够提高图像检索的准确性和效率。
本文将对基于神经网络的图像检索与相似度计算方法进行分析与研究，探讨其在实际应用中的优势与局限性。
一、引言图像检索是在给定查询图像的情况下，从数据库中检索出与之相似的图像。
目前，传统的图像检索方法主要采用基于颜色、纹理或形状特征的算法。
然而，这些方法往往无法满足用户对图像检索准确性和效率的要求。
为了克服这些限制，基于神经网络的图像检索与相似度计算方法应运而生。
二、基于神经网络的图像特征提取神经网络是一个强大的模式识别工具，可以学习和提取图像中的高级特征。
在基于神经网络的图像检索中，首先需要将图像输入到预先训练好的卷积神经网络中。
通过多层卷积和池化操作，神经网络能够学习到图像的局部和整体特征。
最后，利用全连接层将提取到的特征向量表示图像，以便进行相似度计算和检索。
三、基于神经网络的相似度计算在图像检索中，相似度计算是一个关键的步骤。
传统的相似度计算方法主要基于距离度量，如欧氏距离或余弦相似度。
然而，这些方法无法捕捉到图像的高级语义特征。
基于神经网络的相似度计算方法可以通过在神经网络中定义相似度函数来解决这个问题。
常用的方法是将两个图像输入到同一个神经网络中，计算它们在网络中的特征表示之间的距离。
通过最小化这个距离，可以找到最相似的图像。
四、基于神经网络的图像检索系统基于神经网络的图像检索系统包含以下几个步骤：首先，将图像输入到预训练好的神经网络中，提取图像的特征向量。
然后，对特征向量进行归一化，以便进行相似度计算。
接下来，计算查询图像与数据库中所有图像的相似度，并按照相似度进行排序。
最后，根据用户的需求，将相似度较高的图像呈现给用户或者返回相似度最高的若干图像。
五、基于神经网络的图像检索与相似度计算的优势与挑战基于神经网络的图像检索与相似度计算方法具有以下几个优势：首先，能够提取出更高级别的图像特征，比传统方法更加准确。
摘要基于文本的图像检索技术存在两个缺点。
首先，标注每个图像是比较困难的；再次主观性和图像注释的不精确性在检索过程中可能引起适应性问题。
基于内容的图像检索技术克服了传统的图像检索技术的缺点。
基于内容的图像检索技术分为特征提取和查询两个部分。
本文主要介绍基于颜色特征的图像检索技术颜色特征是图像的基本特征也是最为直观的特征之一。
着重探讨了颜色空间的选取颜色特征的提取和表达颜色的相似度以及现有的图像的检索系统和存在的问题。
在这里颜色空间的选取有RGB颜色模式HSV颜色模型。
颜色提取的基本思想是用颜色直方图来统计每种颜色出现的概率。
目前相关的系统有QBIC系统、Photo book系统、CORE系统等等。
关键词：基于内容的图像检索技术；特征提取；特征表达；颜色直方图；AbstractTraditional text-based image retrieval techniques have two shortcomings: First, it has been difficulties to note each image. Second, the subjectivity and no precision of image anno-tation may lead to the adaptation in the retrieval process. CBIR overcome the shortcomings of the traditional text-based image retrieval .Content-based image retrieval can divide into two parts, that is feature extraction and query. In this paper, based Color Image Retrieval is mainly introduced. Color features are the basic characteristics of the image as well as are one of the most intuitive features. Here we focused on the selection of color space, color feature extrac-tion and expression, color similarity, and the existing image retrieval systems and problems. There are many color models to express color such as the RGB color model, the HSV color model. The basic idea to extract color is to use color histogram to calculate the probability statistics of each color .Currently there are some related systems QBIC system related system, Photo book system, CORE system and so on.Keywords: Content-based image retrieval; Feather extraction; Feather presentation; color histogram;目录1 绪论 (1)1.1 图像检索技术的发展 (1)1.2 图像检索技术的特点和应用 (1)1.3 图像检索系统的关键技术 (2)1.4 基于内容图像检索的典型系统 (3)1.4.1 QBIC系统 (3)1.4.2 Virage系统 (3)1.4.3 Photobook系统 (3)1.4.4 VisualSEEK和WebSEEK系统 (3)1.4.5 Netra系统 (4)2 颜色空间 (5)2.1 RGB 颜色空间 (5)2.2HSI颜色空间 (7)3 颜色特征的表达 (9)3.1 颜色直方图 (9)3.2 全局直方图 (10)3.3 累积直方图 (11)3.4 局部累加直方图 (11)4 颜色特征的相似性度量 (12)4.1 距离度量方法 (12)4.2 直方图的交集的方法 (12)4.3 欧氏距离法 (12)4.4 模糊理论 (13)5 系统的设计与实现 (15)5.1 系统的设计 (15)5.1.1 系统名称 (15)5.1.2 系统的开发环境 (15)5.1.3 系统的结构 (15)5.1.4 系统的实现算法描述 (17)5.1.5 系统中的图像库和索引表的建立 (17)5.1.6 容差值的设定 (18)5.2 系统的实现 (18)5.2.1 颜色空间的代码实现 (18)5.2.2 直方图显示的代码实现 (21)5.2.3 欧式距离的代码实现 (24)6 实例分析 (25)6.1 图像检索过程 (25)6.2 图像的直方图的分析 (26)6.3 数据记录 (27)6.4 目前研究中存在的主要问题及对未来的展望 (29)结束语 (30)致谢 (31)参考文献 (32)1 绪论1.1 图像检索技术的发展早期的图像检索是通过人工的标注来实现的，随着计算机技术和通信网技术的发展，特别是因特网的快速发展，图像数据的容量越来越大了，这种“以关键字找图”的方法越来越不适应检索技术的发展了[1]。
高效图像匹配与检索算法研究摘要：图像匹配与检索是计算机视觉领域的重要研究方向之一，涉及到图像特征提取、相似性度量和匹配算法等多个方面。
本文将从这些方面综述和分析当前高效图像匹配与检索算法的研究进展，并探讨了未来的发展趋势。
一、介绍随着数字图像数据的爆炸式增长，如何准确快速地从海量图像库中检索到感兴趣的图像成为了一个挑战。
图像匹配与检索技术的发展为解决这个问题提供了有效的解决方案。
图像匹配与检索主要有基于内容的图像检索和基于特征的图像检索两种方法。
二、图像特征提取图像特征提取是图像匹配与检索的基础，它通过从图像中提取出能够表达图像内容的特征，来表示图像。
在过去的几十年里，研究人员提出了许多图像特征提取方法，包括颜色直方图、纹理特征、形状特征和局部特征等。
其中，局部特征在图像匹配与检索中的应用得到了广泛的关注。
三、相似性度量相似性度量是图像匹配与检索的关键问题，它用于度量不同图像之间的相似性或距离。
在图像匹配与检索中，常用的相似性度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度和相关系数等。
为了提高图像匹配与检索的准确性和效率，研究人员提出了许多改进的相似性度量方法，如局部敏感哈希(LSH)和基于深度学习的相似性度量等。
四、匹配算法匹配算法是图像匹配与检索中的核心算法，它通过计算不同图像之间的相似性度量，来判断它们是否相似并进行匹配。
在图像匹配与检索中，常用的匹配算法包括暴力匹配、K最近邻算法、平移不变特征转换(SIFT)和加速快速库(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，FLANN)等。
这些算法通过不同的策略和技术来减小查询时间，提高匹配的效率。
五、高效图像匹配与检索算法研究进展随着计算机硬件的发展和图像处理技术的进步，高效图像匹配与检索算法取得了显著的进展。
近年来，基于深度学习的图像特征提取和匹配算法成为研究热点。
深度学习的卷积神经网络(CNN)具有较强的图像特征提取能力，可以有效地抽取图像的语义特征。
图像语义提取方法研究作者：魏晗李弼程张瑞杰唐永旺来源：《现代电子技术》2011年第24期摘要：为解决从图像的低层视觉特征到高层语义特征的“语义鸿沟”问题，对当前的语义提取方法进行研究，简单介绍了图像语义层次模型，并根据语义信息的来源不同，归纳总结了图像语义中基于处理范围的方法，基于机器学习的方法，基于人机交互的方法和基于外部信息源的提取方法，这些工作为图像语义提取和图像语义检索等研究提供有益参考。
关键词：语义提取；局部算子；支持向量机；语义标注中图分类号：TN919-34； TP391 文献标识码：A 文章编号：1004-373X(2011)24-0103-04 Research on Image Semantic ExtractionWEI Han LI Bi-cheng ZHANG Rui-jie TANG Yong-wang(Depart. of Information Science, Information Engineering Institute, Information Engineering University, Zhengzhou 450002, China)Abstract： The current image semantic extraction method is researched to find a solution to eliminate the "semantic gap" between low-level visual features and high-level semantic features of images. The image semantic level model is simply introduced. According to the semantic information extracted from different sources, the information extraction methods based on processing region, machine learning, man-machine alternation and external information source are summed up. The above work provides a valuable reference for image semantic extraction and retrieval.Keywords： semantic extraction; local operator; SVM; semantic annotation收稿日期：2011-07-10基金项目：国家自然科学基金资助项目（60872142）随着多媒体和互联网技术的迅猛发展，网络图像资源与日俱增，图像已经成为一种非常重要的信息资源，其包含的信息量远远大于文字，因此如何充分理解图像中所包含的语义内容、如何真正有效地利用语义进行图像资源的检索，如今已成为一个重要的课题。
２００６．１８计算机工程与应用
１引言
情感计算是一门新颖的而且富有挑战性的研究课题［１］，是
涉及到哲学、心理学、美学、人类学等的交叉学科。目前在情感计算理论和应用方面的研究已经浮出水面，而将情感计算运用在图像检索的初步研究中，国内外已发表过一些论文，主要集中在人的面部表情识别、机器人的情感行为和可穿戴式计算应用等研究领域。基于内容图像检索的研究正进行的如火如荼［４］。虽然这两方面的研究起步都比较晚，特别是情感计算，但也有了一些可喜的成果。人类的情感从心理学角度上主要指人的心理反应。西方有的学者把情感分为基本的六种：羡慕、爱、恨、欲望、愉快和悲哀。而国内一直流行着“七情六欲”之说，《礼记－礼运》说：“喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲七者弗学而能。”即所谓的七情。有研究显示，不同图像可以唤起人类不同的情感。对图像进行情感分类有助于建立和谐人机环境［７］和情感计算领域的研究。在现实世界中的情感活动离不开周围的环境，而现实中的环境可以被认为是由一幅幅的图像组成的，所以对图像的情感研究是非常必要的。而且在实际应用中图像的情感研究也有着相当广阔的前景，可以运用于艺术、装潢、机器人和游戏开发等领域。本文对图像进行情感分类，实现图像的情感语义检索。用户可以使用多范例图来进行检索情感相似图或使用文本描述的方式来进行检索。为了增加特征到语义的映射和图像匹配的效率，利用多范例图进行检索是一种行之有效的方法。在多范例图中，我们把要查询的相似图划分到相关组中，需要过滤掉的图像则放到相反组。本文分为三部分，首先介绍了情感语义检索系统总体结构，主要分为特征向量的提取、表示，低阶可视化特征向高阶语义特征的映射，以及情感空间和用户接口的介绍；其次主要分析图像的情感语义，详细阐述情感语义模型的结构和功能；最后对由２５００幅数字图像组成的数据集仿真实验，分析了实验结果，并且提出今后的研究方向。２系统总体结构设计图像检索系统主要研究的内容是基于数字图像处理基础上的视觉特征提取、多维索引以及检索系统设计等［７］，本文也不
例外，检索系统的总体结构如图１，主要分为三个部分，其中关键技术为图像的特征抽取、表示，图像低阶可视化特征向高阶语义特征的映射阶段以及情感模型的建立。下面作详细的介绍。
作者简介：李海芳（１９６４－），女，副教授，硕士生导师，在读博士，研究方向为：信号与信息处理，数据挖掘。焦丽鹏（１９８１－），男，硕士研究生，主要研究方向为图像检索、智能信息处理。
情感语义图像检索技术研究李海芳焦丽鹏陈俊杰王莉贺静（太原理工大学计算机与软件学院，太原０３００２４）Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｘｌｈｆ１２３＠１６３．ｃｏｍ
摘要图像中所蕴涵的丰富语义仅用若干低级物理特征是不能进行完整描述的，而且在语义映射时也会有信息丢失，因而产成“语义鸿沟”是在所难免的。将多特征融合，建立情感语义模型，分析情感的概念解析功能对提高智能信息检索的精度和效率是非常必要的。论文讨论了图像的颜色、纹理等特征的提取与表示，低阶图像可视化特征到高阶图像语义特征的映射过程，图像的情感语义分类，建立了情感语义模型，实现对基于情感语义图像的检索。对由２５００幅数字图像组成的数据集进行了实验，并对实验结果进行分析，部分结果是令人满意的，而且提高了基于内容图像检索的精度。
关键词语义鸿沟基于内容的图像检索情感计算情感语义特征提取文章编号１００２－８３３１－（２００６）１８－００８２－０４文献标识码Ａ中图分类号ＴＰ３９１
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＡｆｆｅｃｔｉｖｅＳｅｍａｎｔｉｃｓＲｅｔｒｉｅｖａｌＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｔｅｎｔＬｉＨａｉｆａｎｇＪｉａｏＬｉｐｅｎｇＣｈｅｎＪｕｎｊｉｅＷａｎｇＬｉＨｅＪｉｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｂｕｎｄａｎｔｓｅｍａｎｔｉｃｃｏｎｔａｉｎｅｄｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｓｃａｎｎｏｔｂｅｅｎｄｅｓｃｒｉｂｅｄｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙｏｎｌｙｕｓｉｎｇｓｏｍｅｌｏｗ－ｌｅｖｅｌｐｈｙｓｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｓｏｍｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｉｌｌｂｅｌｏｓｔｉｎｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃｍａｐｐｉｎｇ，ｓｏｉｔｉｓｕｎａｖｏｉｄａｂｌｅｔｏｐｒｏｄｕｃｅｔｈｅ“ｓｅｍａｎｔｉｃｇａｐ”．Ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｉｎｔｅｌｌｅｃｔｉｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌｂｙｓｙｎｃｒｅｔｉｚｉｎｇｍｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅｓ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅａｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｍａｎｔｉｃｍｏｄｅｌａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｉｄｅａ－ａｎａｌｙｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｅｍｏｔｉｏｎ．Ｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｉｎｇａｎｄｅｘｐｒｅｓｓｉｎｇｏｆｉｍａｇｅ’ｓｃｏｌｏｒ，ｔｅｘｔｕｒｅ，ｅｔｃ．，ｍａｐｐｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｆｒｏｍｔｈｅｌｏｗ－ｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅｓｔｏｔｈｅｈｉｇｈ－ｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｓｅｍａｎｔｉｃｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，
ｅｍｏｔｉｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ｔｈｅｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｂａｓｅｄｏｎａｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｍａｎｔｉｃｉｍａｇｅｓｉｓａｃｈｉｅｖｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｄａｔａｓｅｔｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆ２５００ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｉｓｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｅｄｗｉｔｈ，ａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｂｅｅｎａｎａｌｙｚｅｄ，ｓｏｍｅｏｆｗｈｉｃｈａｒｅｓａｔｉｓｆｉｅｄ，ａｎｄｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｔｅｎｔｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｈａｓｂｅｅｎｉｍｐｒｏｖｅｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｍａｎｔｉｃｇａｐ，ＣＢＩＲ，ａｆｆｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ａｆｆｅｃｔｉｖｅｓｅｍａｎｔｉｃｓ，ｆｅａｔｕｒｅａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ
８２计算机工程与应用２００６．１８
特征比较特征提取情感分类器
情感空间标记库
图像库
映射
特征向量相关反馈查询引擎图１情感语义检索系统的总体结构
０
１ＳａｔｕｒａｔｉｏｎＶａｌｕｅ
０
１
Ｈｕｅ
图２颜色空间锥形模型图
高阶层中阶层低阶层图３特征映射机制
２．１基于内容的图像检索
基于文本的图像检索技术已经不能满足今后的需求［４］，一是
因为手工注释对于海量图像数据显得力不从心，二是由于图像本身所含丰富的语义信息单靠手工注释是难以胜任的。目前的图像检索系统基本上是以基于内容的图像可视化特征提取为根基，并在此基础上进行各种信息检索，基于内容的图像检索技术始于９０年代早期［４］。它直接利用了图像本身的特征，且避免了人工注释的主观性、片面性，简化了对图像注释这一繁琐庞大的工程［７］。基于内容的图像检索技术主要是提取图像的可视化特征比较其相似性，一般通过色彩、纹理、形状等特征进行索引。就图像特征的作用域来说，ＣＢＩＲ（ｃｏｎｔｅｎｔ－ｂａｓｅｄｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ）系统可划分为：基于全局特征的检索和基于区域特征及其空间关系的检索［１６］。由于本文基于情感语义的检索的复杂性和难实现
性，既要用全局特征又要用到区域特征，本文运用全局特征和区域特征相结合的方法来对图像进行匹配（参见后面对特征的树状表示形式），即可实现这种效果。２．２特征向量
基于内容的图像检索的工作主要来源于对图像的可视化特征的提取和表示。在实际的应用中，并不是所有的特征都是我们所关心的，Ｉｔｔｅｎ［８］指出艺术图像中颜色的使用与表达的语
义之间存在一定的关系，同时他还发现不同的颜色组合导致诸如和谐、不和谐、平静和兴奋等效果；比如橙色代表暖色，当前很多家庭把橙色作为主色调来装潢自己的家庭，这样会使得人们有被橙色的阳光所环抱的感觉。本文主要使用颜色、纹理、边缘作为图像的特征进行抽取。在颜色特征提取中我们使用ＨＳＶ（Ｈｕｅ，Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ，Ｖａｌｕｅ）
色彩空间，如图２。它不仅能贴近人对图像的色彩理解［１２］
，而且
在匹配颜色和判断一种颜色是否相似于另一种颜色时，ＨＳＶ颜色空间被视为明智的选择［９］。对每个色调（Ｈ），饱和度（Ｓ），强度（Ｖ）计算其一阶矩（如公式（１））、二阶矩（公式（２））和三阶矩（公式（３））来表示颜色特征，这样一共可以提取九个颜色特征：
Ｅｉ＝１ＮＮｊ＝１!Ｐｉｊ（１）
!ｉ＝１ＮＮｊ＝１!（Ｐｉｊ－Ｅｉ）２"#１２（２
）
Ｓｉ＝１ＮＮｊ＝１!（Ｐｉｊ－Ｅｉ）３"$１３（３）
式中ｉ∈｛Ｈ，Ｓ，Ｖ｝；Ｎ为像素点数，Ｐｉｊ表示在ｊ点的ｉ值，如果ｉ＝Ｓ即为其饱和度数值。对于纹理特征我们使用基于小波变换的纹理特征［１０，１１］。纹理特征使用与ＩｍａｇｅＧｒｏｕｐｅｒ［６］中一样的标准差来表示。这些特征将从图像中提取并在元数据库中建立索引。一幅图像中可提取出１０个纹理特征。边缘特征使用ＩｍａｇｅＧｒｏｕｐｅｒ中的注水算
法，共提取１８个特征。２．３低阶可视化特征到高阶语义特征的映射
缩小低阶特征（ｌｏｗ－ｌｅｖｅｌｆｅａｔｕｒｅｓ）到语义特征映射时产生的“语义鸿沟”（ｓｅｍａｎｔｉｃｇａｐ）［４］，也就是尽量减少映射过程中的
信息流失和获得较多的用户信息。为了减少它们之间的差距，研究者需对其进行彻底的分析，但目前研究表明尚无完全解决之法。把机器学习运用到系统中是比较常见的方法，例如一些文献中使用“相关反馈”、“短期学习”、“长期学习”［１３］。本文提出
建立双层映射机制并利用“相关反馈”技术，其中映射机制使用单路串联模式，从低层到中间层的映射，和中间层到高层的映射。如图３。
图像给人的情感感觉不仅仅取决于颜色纹理等低阶可视化特征，一些高阶图像中的对象也可给人以不同的情感反应，比如图片中的小狗可能会使人有一种温馨的感觉，鲜花可能会使人心情舒畅，而且同样的一种对象可能产生不同的情感效果，比如水是生命之源，当人们看到水时表现出很大的亲和力，
但当看到洪水时会产生恐惧感。这是跟一般图像语义检索研究有着不同的地方，所以在情感语义分类时还得注意高阶语义特
征和低阶可视化特征之间的结合，但实现起来比较困难。２．４情感空间（Ｅｍｏｔｉｏｎａｌｓｐａｃｅ）
对于情感的分类众说纷纭，中国古代就有七情六欲之说，国外心理学家对情感类型也有很多不同的定义。基本从三方面讨论：一是把情感反应归结为一个独立的过程；二是情绪被认为是刺激和反应之间的中间变量；三是用直接行为主义理论来解释。
情感有很大的主观性，不同的图像或图像中的不同颜色、纹理、轮廓等会给人不同的感受，而不同的人对同一幅图像也
