草图查询与反馈的语义对象图像检索技术

"该文提出了一种基于草图查询和相关反馈的语义对象图像检索系统，旨在解决图像低层特征与高层语义之间的语义鸿沟问题。系统通过用户的手绘草图，利用形状特征（轮廓、区域和骨架）进行初步检索，然后结合用户反馈进一步提取语义特征，并通过最优区域配对方法在图像库中进行精确检索。实验结果显示，该方法能有效检索出用户需求的语义对象，并准确框选出用户感兴趣的对象。" 在当前的计算机视觉和图像处理领域，图像检索是一个关键问题。传统的图像检索方法主要依赖于图像的低层特征，如颜色、纹理和边缘，这些特征虽然能够捕捉到图像的局部细节，但往往无法充分表达图像的高层语义信息，即图像所代表的对象或概念。因此，存在所谓的“语义鸿沟”问题，即低层特征和高层语义之间的不匹配。 针对这一问题，本文提出的基于草图查询的语义对象图像检索系统提供了一个解决方案。首先，用户通过绘制手绘草图来表达他们想要检索的对象。这种草图查询方式允许用户以直观的方式表达对象的形状特征，比使用关键词或选择预定义类别更灵活。系统接收到草图后，会提取出形状特征，包括轮廓、区域和骨架，这些特征是描述物体形状的关键元素。 接下来，系统从对象库中初步检索出与草图特征匹配的语义对象，并保存这些对象的区域组合。这一阶段的目标是快速定位可能包含目标对象的图像。然而，为了提高检索的准确性和精确性，系统引入了相关反馈机制。用户可以对初步检索结果进行反馈，选择正确的或错误的对象，系统将结合这些反馈信息进一步提取用户的检索目标的语义特征，不仅包括形状，还涉及区域和拓扑结构。 最后，系统运用最优区域配对算法在图像库中进行精细检索。这个步骤考虑了不同图像区域之间的相似度，寻找最佳的匹配，从而找出最符合用户需求的图像。实验结果证实了这种方法的有效性，它不仅能准确检索出用户感兴趣的语义对象，而且能够在检索结果中精确地框选用户关注的区域。 这个系统结合了草图查询的直观性和相关反馈的交互性，克服了单纯依赖低层特征的检索方法的局限性，提高了图像检索的语义理解和用户满意度。这一研究对于图像检索技术的发展具有重要意义，尤其是在用户交互式搜索和智能系统中有着广阔的应用前景。