基于圖像注釋與檢索的SVM應用研究

摘 要：基于內容的圖像檢索技術產生時代背景、研究過程、目前研究程度及相關技術，本文進行了研究。論述了SVM的技術原理；并綜述了前人對SVM應用在圖像標注檢索上做相關工作，對這些工作的優缺點通過分析比較，引出以后研究需要解決的問題和有益可行的方法。在前人的成功經驗的基礎上，該文提出了一種新的算法：多個SVM與主動學習能夠增強檢索性能，每個SVM的分類結果可以通過不同的計算確信度方法來評估，以達到很好的效果。

關鍵詞：SVM 圖像檢索 圖像標注

中圖分類號：TP391.41文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2013）05（a）-0016-01

1 圖像檢索綜述

隨著多媒體技術的快速發展以及網絡和生活中圖像數據的大量涌現，在多媒體技術研究中，大家關心的熱點問題是如何從中快速、有效地找到有用的圖像，在這樣的背景下就產生了圖像檢索。圖像檢索發展階段劃分一般為基于文本、內容、語義。

圖像檢索方法基于文本的大家都很熟悉了，需要每幅圖片都提前用關鍵字標注，我們常用的google、yahoo、baidu都是這種用文本檢索的方式。它的優點是檢索簡單方便人性化，但是缺點就是簡單的文本難以充分表達圖像豐富內容、人為標注主觀性比較大，另外對于大型的圖像數據集，手工標注效率太低。因此，如何快速、有效地實現對圖像的自動語義標注就變得很必要。于是基于內容的圖像檢索技術就產生了，它首先提取圖像的低層特征，通過計算圖像庫中圖像低層特征與查詢圖像低層特征之間的相似度獲得最終的檢索結果。……