基于内容学习的图像视频分类检索工具设计与实现.docx

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1、基于内容学习的图像视频分类检索工具设计与实现摘要基于内容学习的图像视频检索(Content-BasedVideoRetrieval,CBVR)已经成为信息数据检索领域的研究热点之一。它利用视频内容本身的特点，进行严格检索图像视频数据，这样用户可以在大量视频数据中快速、准确地找到自己需要的数据信息。此外，还可以研究如何将图像视频检索方法有效地应用到各媒体资产管理系统中，既提高了图像视频检索的效率，又提高了图像检索的质量。本文采用文献综述的方法，总结了图像视频检索技术在全球的最新动向，重点介绍了图像视频信息检索的基本概念和技术标准，研究和分析了基于文本和基于内容学习的两种主要检索方法。本文发现图像

2、视频文件具有丰富复杂的信息行为特性，在媒体资产管理系统中自动提取的视频关键帧中设置搜索对象，可以将动态图像搜索简化为自动提取的视频关键帧静态图像的搜索对象，提高图像视频检索的效率和质量。本文提出了一种基于视频关键帧的视频检索方案，该方案包括对媒体资产管理系统进行定位工作，添加视频关键帧的视觉特征，进一步扩大搜索空间等步骤。本文的创新点在于，首次将视频关键帧作为视频检索的对象，提出了一种新的视频检索方法，为视频检索技术的发展提供了新的思路和方向。关键词：内容学习；图像视频分类；检索工具；关键帧第一章绪论1.1研究背景及意义近些年来，随着移动互联网和云计算技术的飞速发展，网络数据量呈现爆炸性增长，

3、其中大部分是图像和视频文件。据统计,中国领先的电子商务企业阿里巴巴的后端数据库存储了超过300亿张商品图片。FliCkr发布了超过50亿张高清图像，增长速度快且稳定。YoUtUbe是全球最大的视频分享平台，用户每分钟都会上传超过100小时的视频内容。随着数字化资料量的增加，信息处理技术和大规模存储技术也有了长足的发展。在当前的信息时代中，从媒体信息中检索相关内容已经成为一项重要且具有挑战性的任务，与海量存储技术相比这一任务更为复杂和严峻。多媒体信息包括图像、视频、声音等多种形式，如何有效地从中提取所需的信息，是当前仍被解决学术难题之一。现在已有研究表明，下面的图像视频检索介绍以图片和视频为例，

4、也可以应用到视频和声音。图像视频检索方法被描述为基于文本的检索，其过程设计将图像中的物体、位置和场景等关键信息人工编码并以文字形式记录在图像数据中。在信息检索的过程中，人类通过输入关键词来获取相匹配的图像和视频。这些图像和视频可以从数据库中被准确提取出来。尽管搜索速度很快，但它的弊端十分明显：首先，图像和视频的输入具有很强的主观性，检索精确度受到输入者认知和语言水平的影响。在海量数据时代,手动标记100万条数据已变得困难，而目前已无法标记1000万亿条数据。现阶段，许多图像视频检索方法已开始采用基于内容的方式，以弥补之前存在的缺陷。例如，通过利用一张查询图像，研究人员可以在包含百万张图像的数据

5、库中快速识别出具有相似内容的图像，而无需依赖人工手动标记的方式。这种方法建立在一个事实上，那就是图像本身所包含的数据信息内容能够提供最准确的描述。一般来说，内容图像搜索的典型流程是这样的：首先建立一个特征提取系统，把图像转化为低维特征；其次利用该系统将数据库中的图像转化为特征。然后提取并使用相同系统来获取图像的外观，最后利用距离的计算规则，进行评估检索图像与数据库图像中显著特征之间的相似度，并按照距离从近到远的次序排列，以作为检索结果。内容识别技术在图像搜索领域具有诸多优势，能够克服文本搜索的两个困难：主观性和人工因素，充分利用图像算法的特征提取和大规模并行计算能力。通过内容学习的图像检测在多

6、媒体搜索中具有重要的经济意义，涵盖了购物、艺术和犯罪预防领域。在医疗领域，医务人员可以通过对大规模图像数据库的比对分析，发现与患者病例相似的案例，从而为患者提供更为精准的诊断。在电子商务领域，借助路上拍摄的行人照片和杂志封面等图片，可以通过即时搜索功能快速识别出西服、裤子、围巾、鞋子等不同品牌及购买渠道。多媒体搜索在日常生活中广泛应用，因此提升搜索算法性能与个体生活体验密切相关。研究图像以及视频的检索方法对于基于整体内容的多媒体检索具有重要意义。描述具有简洁明了、富有代表性的特点，有助于提高检索效率和准确性。因此，在多媒体检索领域中，对图像和视频的紧凑描述方法进行深入研究具有重要的理论和实践意

7、义。在评估多媒体搜索算法的优劣时，通常会考虑其精确度和速度这两个关键标准。从之前介绍的内容可以得知，检索算法的关键难点在于提取和存储图像和视频等特征。提高搜索效果有两个方面，其中一个是紧凑准确的特点。精确的特征描述有助于提升搜索结果的相关性和准确性，而简明扼要的描述可加速特征间距离比较的执行速度，从而减少搜索延迟。1.2研究目的我们旨在研究一种基于内容学习的图像视频检索技术，利用图像的视觉特征进行检索，以便用户能够在海量视频数据中快速、准确找到所需要信息。本文重点研究了图像特征提取方法，结合关键字和图片主要色调提出了新的分类方法，并提出了基于以图搜图的视频检索分类方法，考虑了用户对图像语义的需

8、求，并同时符合视觉感知，内容审核算法将内容的图像视频检索技术与用户感兴趣的模型相结合，为用户提供更贴合需求的检索分类结果。最后，本文开发了一个基于内容的图像视频检索分类系统，并通过实验比较和性能分析验证了新的图像分类检索方法的有效性和优越性。本篇文章创建了一个实验平台，为未来的深入研究奠定了基础。1.3相关研究现状1.3.1国夕Hi形觎状1996年，吉滕德拉马里克及其团队创造了一种新的图像检索技术，通过对图像的颜色、纹理、形状等特征进行分析来实现图像检索。随后，在1998年,SharadMehrora和其他研究人员在这一基础上进行了大量的视觉特征提取和系统构建工作【划。这些研究为基于内容学习的

9、图像视频检索技术奠定了一定的基础，然而目前的方法论中存在的问题包括系统忽略了图像的上位语义特征与下位视觉特征之间的差异，以及人们在对图像进行识别时所存在的差异性挑战1川oMirceaIonescu等人（1999）提出了一个关键问题，即检索系统中图像相似性计量函数的选择对检索效果具有重要影响。他们应用了汉明距离函数，能够准确计算图像之间的特征值距离，从而实现了图像相似性的度量。，2000年，Vnertan等学者提议采用彩色图像内容作为图像描述符，他们引入了像素色值不准确和人类感知差异引起的模糊性，提出了一种新的颜色直方图和相应的模糊距离用于搜索图像数据库中各种颜色皿，之后tefan。Berett

10、a等相关学者提出了一种更有利用局部描述符和有效索引进行形状相似性搜索的方法。他们将每个形状分割为不同的标记，每个标记与形状中的突出物对比相似性，并根据一组感知显著的属性对其进行建模。随后，他们利用m树索引结构对经过适当变形的形状标记进行排列，从而实现了形状的快速索引【可。当前的研究在有效的基于内容的图像视频检索中取得了一定的进展，主要关注颜色、特征、纹理和空间关系等方面有很多种方法可以用来解决图像检索问题，每种方法都有不同的角度。在基于内容的检索中,通过颜色和相对位置将图像进行分割。Chabot主要利用文本搜索图像的方法，然而在需要时也会采用一定程度的颜色百分比自动搜索图像功能，若无法自动搜索

11、到相应结果，则需要手动输入所有相关特征。EXCalibUr与QBIR和Virage是同类产品，它们使用与PiChUnter相同的标准规格、颜色、形状和纹理的图像比例本文研究还提取了清晰度和颜色结构等特征，以帮助用户进行选择，以显示哪些功能在图像中起主导作用。巴克莱大学数字图书馆项目让用户可以自定义图像中不同颜色的比例和点的特征，包括点的颜色和大小。这些模型推动了基于内容图像检索领域从起步阶段到成熟阶段的发展，它们致力于研究图像的多种特征，并从图像内容中实现图像的检索。在过去的十年中，该领域的研究已取得长足进展，但仍需要进一步探索和发展。为此，为用户提供搜索多媒体和图像数据库的工具，包括输入文本

12、、图像和绘画，被认为是一种高效的方法。这种方法有助于提高用户对多媒体内容的检索效率和准确性，为未来研究和实践提供了有益的启示。虽然有了一定的进展，但还有几个问题有待解决。总之，这个领域还有很多难以解决的研究问题。1.3.2国内研究现状在图像检索技术领域，国内的研究起步相对较晚，然而近年来取得了一定的突破和进展。一些大学和研究机构开发了一些基于内容的图像检索原型系统，若干高等教育机构及研究机构已研发多款基于内容学习的图像视频检索原型系统，其中就包括：浙江大学的基于图像颜色和形状的检索系统、清华大学的Internet静态图像原型系统，中国科学院计算机技术研究所的多媒体信息检索(multimedia

13、informationretrieval)系统网以及MIRESU】等，其中IRES为中国科学院计算所智能信息处理重点实验室研发，得到国家863计划的支持。它还允许用户可以设置不同特征的权重，并且使用核心函数和SVM相关反馈算法来提高检索的效果和效率。可以调整各种特征的权重，并利用核心函数和SVM的相关反馈算法来提升检索的效率和准确性。结构化是指对特征进行组织和表示，以便于检索和比较；检索算法是指根据用户的查询，从图像数据库中找出与查询图像最相似的图像的方法；索引结构是指为了提高检索的速度，对图像数据库进行预处理，建立适合的索引结构的方法。查询接口是指为了方便用户输入和获取信息，设计友好的用户界

14、面的方法。在用户查询界面方面，主要有以下几种类型：图形示例查询界面，即用户通过提供一幅或多幅图像作为查询条件，系统返回与之相似的图像；相关反馈学习界面，即用户通过对系统返回的图像进行评价，系统根据用户的反馈调整检索参数，提供更符合用户需求的图像；提交内容查询界面：即用户通过输入一些描述图像内容的文字或符号，系统根据用户的输入返回相关的图像W1.目前，国内的基于内容学习的图像视频检索原型系统虽然已经取得了一定成果，但仍然存在一些问题，尚未达到商用的水平。基于内容的图像检索技术是一门涉及多个学科的综合性领域，它需要借鉴和应用图像理解、图像处理、模式识别、人工智能、数据库技术等方面的理论和方法。目前

15、，基于内容的图像检索技术面临的主要挑战从如下几个方面研究：(1)基于语义特征的图像检索。目前绝大部分的图像检索系统都是建立在对图像的低层次视觉特征，如颜色、纹理和形状等，进行分析和识别的基础上。但是这些低层次的视觉特征与人类的视觉感知和认知有很大的差异，很难表达图像的高层次的语义内容，导致检索的效果不理想。例如，对于一幅含有蓝色天空和白色云朵的图像，基于颜色特征的检索系统可能会返回一些含有蓝色和白色的图像，但这些图像的语义内容可能与用户的查询意图完全不同。因此，怎样从图像中提取能够反映图像语义内容的特征，才是提高图像检索性能的关键。越来越多的研究人员开始关注这个问题，尝试利用机器学习、本体论、

16、自然语言处理等方法，从图像中提取语义特征，或者利用用户的反馈信息，来建立图像的语义模型，去实现基于语义的图像检索。(2)人机交互系统。它是杳询接口的设计是其功能的一部分，也是人机交互的关键之一。用户可以通过使用查询接口更快更便捷地输入和检索各种信息。在设计查询接口时，应该考虑到用户的需求和习惯，为他们提供多种查询和交互方式，以便用户能够自由表达查询意图并方便地查看和评价系统返回的结果。目前，人们正在探讨和研究如何同时实现友好的用户界面和快速的图像检索功能，这是一个困难且关键的问题。(3)网上搜索引擎技术。随着大数据和互联网的发展和崛起，图像视频检索技术也成了目前关注的重点。然而，由于网上图像数量庞大且无法精确计量,如何有效地搜索图像成为一个棘手的挑战，也是视觉信息搜索领域中的重大研究议题。首先建立一个图像搜索引擎，其中包括搜索、过滤、特征提取、分类、数据库、检索、记录分析以及用户界面设计等多个主要模块。需要充分发挥这些模块之间的关系，充分利用各个功能模块的作用；其次，进一