《基於局部不變特徵和混合多示例學習的圖像檢索研究》是依託西安電子科技大學，由孟繁傑擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於局部不變特徵和混合多示例學習的圖像檢索研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：孟繁傑
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
針對網際網路環境下基於內容的圖像檢索麵臨的兩大突出問題：語義鴻溝和圖像庫的大規模化，本項目對具有低複雜度和高計算效率、能有效縮減語義鴻溝的網際網路圖像檢索進行研究。主要包括：對小樣本約束下跨模態圖像檢索框架進行研究；對基於興趣點的圖像局部不變特徵快速有效的提取方法進行研究，以實現特徵描述對圖像準確、緊湊的表示以及對圖像幾何、仿射等變換的魯棒性；利用網際網路圖像豐富的文本信息，在非監督學習框架下研究發現圖像語義特徵的方法，以實時實現基於內容的圖像檢索向基於語義的圖像檢索模式過渡；對多示例學習方法在圖像檢索中的套用算法進行研究，並研究通過引入半監督學習改善相關反饋過程中小樣本問題的最佳化算法，以實現更好的圖像檢索效果。本項目的研究對推動基於內容圖像檢索技術的發展與實際套用具有重要意義。
結題摘要
本項目主要針對網際網路環境下基於內容的圖像檢索麵臨的語義鴻溝和圖像庫的大規模化問題，對具有低複雜度和高計算效率、能有效縮減語義鴻溝的網際網路圖像檢索展開了研究。研究了小樣本約束下跨模態圖像檢索問題，提出了基於語義傳播及混合多示例學習的Web圖像檢索框架；研究了以興趣點為線索及符合人眼視覺機理的圖像顯著區域快速有效的提取方法，提出了基於尺度不變特性的興趣點檢測算法、基於興趣點和顯著圖的顯著區域提取算法、基於顯著區域和類的圖像檢索算法；研究了非監督學習框架下獲取圖像語義特徵的方法，提出了從文本信息到視覺特徵的語義傳播方法；研究了多示例學習方法和群體智慧型算法的套用，提出了混合多示例學習算法、基於生態選擇粒子群最佳化反饋的圖像檢索等算法。本項目研究的成果，對基於內容圖像檢索技術的理論研究和套用發展具有積極的推動作用。
