公开(公告)号：CN101751447A

公开(公告)日：2010-06-23

申请号：CN200910089536.4

申请日：2009-07-22

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 卢汉清 ,  桂创华 ,  刘静

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明涉及基于语义分析的网络图像检索方法，对用户输入的查询图像提取底层特征。对每种特征进行基于内容的图像检索找到视觉上相似的网络图像集。用网络图像集中各图像所对应的相关文本信息进行语义学习得到查询图像的语义表示。判断各种特征所对应检索图像集在文本信息上的语义一致性，以语义一致性衡量各种特征的描述能力，并赋予不同的置信度。用查询图像的语义和语义一致性在图像库中进行基于文本的图像检索得到图像库中每幅图像与查询图像的语义相关性；用底层特征对图像库基于内容的图像检索，得到图像库中每幅图像与查询图像视觉上的相关性；由线性函数把语义和视觉相关性融合，返回给用户的图像在语义层面上和视觉层面上都具有相似性。

公开(公告)号：CN101751439A

公开(公告)日：2010-06-23

申请号：CN200810240361.8

申请日：2008-12-17

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 卢汉清 ,  桂创华 ,  刘静

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06K9/00664

Abstract: 本发明涉及一种基于层次聚类的图像检索方法，通过对关键字进行语义解析和对图像进行视觉聚类，在传统的图像搜索引擎的基础上提出了基于层次聚类网络图像检索的系统框架，主要包括：(1)从语义层面上对图像的检索结果进行聚类；(2)从视觉特征层面上对图像检索结果进行聚类；(3)提供便捷、高效的层次聚类导航显示。与传统图像搜索引擎不同的是，本发明将聚类思想融入到图像检索中来。对关键字进行语义解析，形成不同的主题；同时对图像从视觉特征上加以分析，将相近的图像聚在一个类中，最后通过简洁清晰的界面分门别类地将检索结果显示给用户，从而帮助用户快速、有效地从主题混叠的检索结果中找到自己所需要的目标图像。