一种基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法

针对传统基于全局特征的图像检索方法存在的不足,提出一种基于显著点特征和SVM(support vector machine)相关反馈相结合的图像检索方法.显著点提取方法是对图像进行小波分解,选择粗分辨率下绝对值较大的小波系数,它们对应原图像中变化较大的区域,然后在细分辨率下跟踪这些小波系数,提取原图像中的能代表这些变化的点,即显著点;然后利用显著点的空间分布信息,提取显著点周围局部区域的特征进行检索,并对检索结果进行SVM相关反馈.实验结果表明,引入反馈的方法可有效地检索更多的相关图像,明显提高了检索的准确性.

基于组合特征和SVM相关反馈的图像语义检索模型研究

针对传统的图像检索模型存在内容描述不充分和相似度计算缺乏语义的问题,提出了基于组合特征和SVM相关反馈的图像语义检索模型。实验结果表明,该模型取得了较理想的预期效果,显著提高了图像检索的深度和准确率。