图像检索技术的基于内容的图像检索技术 (图像检索技术关键技术研究)

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• 图像检索技术的基于内容的图像检索技术
• 基于内容的图像检索的语义鸿沟
• 数据标注的方法有哪些

图像检索技术的基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索依据图像、图像的内容语义以及高低文咨询启动查找，以图像语义特色为线索从图像数据库中检出具备相似个性的其它图像。

由于图像的规模普通要大于纯正的文本消息，因此，基于内容的图像检索在检索的速度和效率上要求更高。

目前已有不少运行于通常环境的基于内容图像检索系统，如由IBM公司开发的最早商业化QBIC系统，以及由哥伦比亚大学研发的WebSeek系统、麻省理工学院研发的Photobook系统等。

经过基于内容的技术检索Web图像，首先须要从Web中剥离图像，组成图像集，对图像集中的各个对象启动基于内容的特色剖析、相似度婚配。

基于内容的图像检索系统普通包含图像处置模块、查问模块、对象库和特色库和常识库

基于内容的图像检索的语义鸿沟

英文称号：Semantic Gap通常人们在判别图像的相似性时并非建设在图像低层视觉特色的相似上，而是建设在对图像所形容的对象或事情的语义了解的基础上。

这种了解不可从图像的视觉特色间接取得，它须要经常使用人们日常生存中积攒的少量阅历和常识来启动推理和判别。

其中,尤其关于一些高档次的形象概念，如一幅关于节日的图像所表白出的欢畅和喜庆的觉得等，更须要依据人的常识来判别。

换言之，人们是依据图像的语义消息来启动图像相似性判别的。

正是由于人对图像相似性的判别依据与计算机对相似性的判别依据之间的不同，形成了人所了解的“语义相似”与计算机了解的“视觉相似”之间的“语义鸿沟”的发生。

在传统的基于文字的查问技术中，不存在这个疑问，由于查问关键字基天性够反映查问用意。

然而在基于内容的图像查问中，就存在一个底层特色和下层了解之间的差异（这也就是驰名的semantic gap）。

关键要素是底层特色不能齐全反映或许婚配查问用意。

补偿这个鸿沟的技术手腕关键有：相关反应（relevance feedback）依照最后的查问条件，查问系统前往给用户查问结果，用户可以人为参与（或许智能）来选用几个最合乎他查问用意的前往结果（正反应），也可以选用最不合乎他查问用意的几个前往结果（负反应）。

这些反应消息被送入系统用来降级查问条件，从新启动查问。

从而让随后的搜查更合乎查问者的实在用意。

图像宰割（image segmentation）图像的特色可以包含全局特色和部分特色。

假设启动必定水平的图像宰割，划分出不同的宰割区域，这样可以参与部分特色的消息量，也或许在必定水平补偿语义鸿沟。

建设复杂的分类模型（Machine Learning）一些比拟复杂的非线性分类模型，比如允许向量机（Support Vector Machine）自身就可以起到必定水平的成果来补偿语义鸿沟。

数据标注的方法有哪些

1、分类：这是将数据样本分为不同类别或标签的方法。

标注者须要将数据样本分为预约义的类别中的一个或多个。

分类罕用于文本分类、图像分类和情感剖析等义务。

2、对象检测：对象检测触及标志图像中的指标对象位置。

标注者须要绘制边界框（bounding box）来框出指标对象，通常随同着指标类别的标签。

这用于计算机视觉义务，如物体识别和智能驾驶。

3、语义宰割：语义宰割触及为图像的每个像素调配语义标签，以辨别不同的对象和区域。

这关于图像宰割、医学图像剖析和地图制造十分有用。

4、实体识别：这是在文本中标志出命名实体（如人名、地名、组织名）的环节。

实体识别通罕用于消息提取和人造言语处置义务。

5、相关抽取：相关抽取触及在文本中识别和标志出不同实体之间的相关。

这关于常识图谱构建和文本了解十分关键。

6、情感剖析：这是在文本中识别和标志情感或情感极性的环节，通常分为侧面、负面和中性。

情感剖析用于社交媒体监测和舆情剖析。

7、文本标志：文本标志包含将文本中的关键词或短语标志为特定的类别或主题。

这用于消息检索和文本分类。

8、声响标注：声响标注触及对音频数据启动期间轴上的标志，以标识声响事情、语音文本或声响特色。

这关于语音识别和音频剖析十分有用。

9、期间序列标注：对期间序列数据启动标志，以识别和标识期间点上的事情、趋向或意外。

这在金融畛域和工业监控中经常出现。

10、天文消息标注：这包含在地图上标志天文要素、天文坐标或天文边界的环节。

用于天文消息系统（GIS）和天文数据剖析。

数据标注的技巧

1、明晰的标注指南：提供明白和具体的标注指南，包含标签定义、标注模式、失误处置和不确定性处置等。

这有助于标注人员了解义务的要求。

2、标注人员培训：对标注人员启动充沛的培训，确保他们了解标注义务的背景和特点。

培训可以包含示例标注和练习。

3、样本平衡：在分类和对象检测义务中，确保数据样本在不同类别之间平衡散布，以防止成见和过拟合。

4、交叉验证：对标注结果启动交叉验证，经过多个标注人员对同一数据启动独立标注，而后计算分歧性以评价品质。

5、品质管理：实施品质管理流程，监测和评价标注的准确性。

这可以包含活期审查标注示例和处置标注失误。