基于文本语义和视觉内容的图像检索技术研究的中期报告

基于文本语义和视觉内容的图像检索技术研究的中期报告1.研究背景与意义随着互联网的快速发展，大量的图像数据被不断的产生和积累，如何高效地从海量的图像数据中找到所需要的图像成为研究热点。图像检索技术可以帮助用户快速地检索出符合需求的图像，大大提高了图像的利用效率和使用价值，因此具有重要的意义。当前图像检索技术主要分为基于文本和基于内容两种方法，但是这两种方法都存在一定的局限性，基于文本的图像检索需要依赖标注文本且精度低下，基于内容的图像检索主要依赖于颜色、纹理、形状等特征，但是在一些特定应用场景下如动态物体追踪，基于内容的图像检索往往会失效。2.研究内容2.1文本语义的图像检索基于文本的图像检索通过将图像与标注文本进行匹配，对图像进行搜索和检索。当前主要有三种方法：基于关键词匹配，基于自然语言查询和基于语义分析。基于关键字匹配：将用户输入的关键词与图像的标注文本进行比对，进行匹配和查询。但是该方法容易造成误判。基于自然语言查询：将用户输入的自然语言翻译成标准查询语句，在图像数据库中查找相关图像。但是需要涉及到大量的自然语言处理技术，并且需要消耗大量的计算资源和时间。基于语义分析：将用户输入的自然语言进行语义分析，辅助用户生成查询语句。但是该方法需要涉及到深度学习等技术，并且需要大量的文本数据进行训练和测试。2.2视觉内容的图像检索基于视觉内容的图像检索主要利用图像本身的颜色、纹理、形状等内容进行匹配和查询。该方法可以有效避免文本标注不准确或漏标的问题，具有更加广泛的应用场景。基于颜色特征：将图像中的颜色直方图进行比较，进行匹配和查询。基于纹理特征：将图像中的纹理特征提取出来，并进行匹配和查询。基于形状特征：将图像中的形状特征（如轮廓线等）进行提取和比对。3.研究方案本研究采用深度学习技术，针对数据集中的图像进行分类识别，建立图像库，并应用文本处理技术，对图像进行文本分析和标注，建立文本库，建立文本-图像之间的语义关联，将文本搜索和图像搜索进行联合，并以此为基础，发展出一种基于文本语义和视觉内容的图像检索技术。具体步骤如下：3.1图像识别本研究采用卷积神经网络（CNN）模型进行图像分类识别，通过深度学习的方法对大量的图像进行训练和学习，通过网络模型对新的图像进行分类和识别，并建立图像库。3.2文本处理采用自然语言处理技术，对大量的文本数据进行处理和分析，对图像进行文本标注，并建立文本库。3.3语义关联采用基于向量空间模型（VSM）的语义分析技术，将文本库和图像库通过语义向量进行关联，从而建立文本-图像之间的语义关联。3.4联合搜索借助文本处理和视觉内容的图像检索方法，采用信息检索的思想，将文本搜索和图像搜索进行联合，通过用户输入的自然语言，或选取的图像，进行联合搜索和匹配，最终检索出符合需求的图像。4.预期成果通过本研究，预计将建立一个基于文本语义和视觉内容的图像检索技术，具有以下几个特点：（1）支持多模态的搜索方式，既可以支持文本搜索，也可以支持图像搜索，同时支持文本-图像联合搜索。（2）采用深度学习技术，能够对海量的图像数据进行分类和识别，提高检索精度和效率。（3）采用基于向量空间模型的语义分析技术，建立文本库和图像库之间的语义关联，能够克服基于文本和基于内容的图像检索方法的局限性。5.参考文献[1]BelilovskyE,DubrovinaA.Text-basedandcontent-basedimageretrievalmethods:asurvey[J].BulletinoftheTomskStateUniversity,2017,425:67-72.[2]KhalidS,ZafarS,KhanA.Acomparativestudyoftext-basedandcontent-basedimageretrievalsystems[J].ProcediaComputerScience,2016,84:34-39.[3]LiY,ChuaTS.Imageandvideo