使用SVM的语义图像检索：结合底层视觉与高层语义特征

"基于底层视觉特征的语义图像检索通过使用支持向量机(SVM)建立图像底层特征与高层语义特征之间的映射，利用HSV颜色特征作为SVM的输入参数，实现对图像库的学习和分类，从而提高图像检索效率和准确性。这种方法是上海电机学院重点学科资助和科研启动经费项目的研究成果，由曾宪文和沈学东合作完成。" 本文探讨的核心是语义图像检索技术，它涉及到计算机视觉和机器学习领域。在传统的图像检索系统中，通常依赖于图像的底层特征如色彩、纹理和形状等进行检索，但这些特征往往无法直接表达图像的语义信息，例如物体类别或场景含义。为了解决这一问题，研究者提出了一种新的方法，该方法着重于建立底层视觉特征与高层语义特征之间的联系。 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。在本研究中，SVM被用作语义关联工具，它能够根据HSV颜色特征对图像进行学习和分类。HSV颜色空间是一种颜色模型，包含色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)，这种模型更适合于人类视觉系统，并且在图像处理中常用于颜色特征提取。 通过将HSV颜色特征作为SVM的输入，可以训练模型识别不同的图像类别。当对图像库进行学习后，模型能够理解底层特征与语义概念之间的关系。在检索时，不仅考虑图像的底层特征，还结合了语义信息，这使得检索结果更加精确和高效。 实验结果显示，采用这种方法进行图像检索，检索效率得到了提升，同时检索准确率也较高。这证明了将底层视觉特征与高层语义特征相结合，并利用SVM进行学习和分类的有效性。这种技术对于改进图像检索系统、增强用户交互体验以及推动智能图像理解和应用具有重要意义。 本文提出的语义图像检索方法结合了底层视觉特征的详细信息和语义特征的高层次理解，通过支持向量机的学习能力，实现了对图像的高效和精准检索，为图像分析和理解提供了新的思路。