【摘 要】
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随着数字化等信息技术的不断发展,数字图像信息不管是从数量上还是规模上都在飞速增长,如何管理和应用这些海量图像资源成为当前重点研究问题之一。就图像检索技术而言,传统利用人工标注关键字进行图像检索的技术已满足不了人们的实际需要,最近几年,基于内容的图像检索技术逐渐成为了新的研究热点。通常人们判别两张图像的相似程度并非根据图像的底层特征,而是根据图像描述的内容。而计算机对图像底层特征的理解较为容易,对获
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随着数字化等信息技术的不断发展,数字图像信息不管是从数量上还是规模上都在飞速增长,如何管理和应用这些海量图像资源成为当前重点研究问题之一。就图像检索技术而言,传统利用人工标注关键字进行图像检索的技术已满足不了人们的实际需要,最近几年,基于内容的图像检索技术逐渐成为了新的研究热点。通常人们判别两张图像的相似程度并非根据图像的底层特征,而是根据图像描述的内容。而计算机对图像底层特征的理解较为容易,对获取图像高层语义内容描述较难,这即为基于内容的图像检索研究的主要难点。本文以提高图像检索性能为目标,就图像文本特征的提取,图像语义理解等问题进行了相关研究。主要研究工作如下:1、给出了一种注意力增强的图像文本信息获取方法。为了获取图像中含有的文本内容,利用Faster-RCNN网络对文本区域进行检测,同时,在网络模型上添加了注意力机制,通过注意力区域的获得,减少候选框的数量,由此在保证检测准确度的基础上,缩短了图像文本区域的检测时间。接着对检测到的文本区域进行处理,通过连通域检测、字符分割等操作获得单个文本字符图片,然后利用卷积神经网络对字符图像进行识别,最终获得图像文本内容。2、提出了一种融合文本特征的图像语义增强算法。同样利用Faster-RCNN网络对图像的目标进行检测,并提取图像的颜色特征,同时根据各个目标区域之间的相对位置获取空间关系特征,结合研究内容1中获得的文本特征,利用循环神经网络生成图像语义描述。3、给出一种融合文本特征的图像检索语义增强方法。将研究内容2生成的图像语义描述通过特征提取转换为图像语义特征向量,根据该方式将图像数据库提取特征获得图像特征库,在查询图像时,通过将其提取语义特征,并在特征库中进行相似性度量,最终实现图像检索的目的。对于本文提出的每一个算法,在对应的章节中,均通过实验进行了验证。实验结果表明给出的模型与算法都是切实有效的,与现有方法相比,本文的方法可以获得更准确的语义描述,并更加精确的完成融合文本特征的图像检索工作,使得人们能够更好的管理和应用海量图像数据。
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