文本语义驱动的图像检索算法优化与实验验证

本文主要探讨了"基于文本与语义相关性分析的图像检索"这一主题，针对当前网络图像数量剧增背景下，如何快速准确地满足用户复杂的语义搜索需求，提出了一种新颖的图像检索算法。该算法将图像检索过程划分为两个步骤：首先，利用自然语言处理技术解析用户文本描述，提取关键词并分析其语义关联，以此为基础在图像库中进行基于文本语义相关性的检索，得到一组与用户需求高度相关的"种子"图像。 在第一步中，关键的技术包括文本分析和语义理解，通过识别和理解用户的自然语言描述，捕捉其深层意图。这涉及到诸如词向量表示、情感分析和概念抽取等NLP技术，以确保检索结果不仅包含外观相似的图像，还包含具有类似主题或情境的图像。 接下来，算法进入第二步——基于SIFT特征的相似图像扩展检索。SIFT（尺度不变特征变换）是一种广泛应用的局部特征检测和描述算法，它能提取出图像中的关键特征点并生成描述符，以便在大规模网络图像库中查找相似图像。通过已有的"种子"图像作为查询条件，系统进一步扩大搜索范围，找到更多潜在的相关图像。 在扩展检索阶段，系统对所有候选图像根据与"种子"图像的SIFT特征匹配程度进行排序，优先返回最相似的图像。这种结合文本理解和视觉特征的方法旨在提供一个综合的评估，确保检索结果不仅满足直观的视觉相似性，还满足用户的深层次语义需求。 为了验证算法的有效性和实用性，作者在Corel5K标准数据集和Deriantart8K网络数据集上进行了多组实验。实验结果显示，这种方法显著提高了图像检索的精确度，能够更好地匹配用户的语义需求，同时通过扩展检索策略，能够提供更为丰富和多样化的搜索结果，超越了传统的基于文本或内容的检索方法。 这项研究为图像检索领域带来了创新的思路，强调了文本语义理解和视觉特征融合在提高搜索效果中的重要作用。这对于提高用户在海量图像信息中的搜索体验，以及推动图像检索技术的发展具有重要意义。