[发明专利]一种图像检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息检索领域，特别涉及一种图像检索方法。

背景技术

随着互联网的普及以及计算机软硬件的飞速发展，越来越多的多媒体信息展现在人们面前。面对纷繁复杂的各种视觉信息的冲击，如何有效的提取出用户自己需要的信息，如何有效的进行多媒体信息的检索，成为人们迫切需要解决的问题。

为此，现有技术中提出了图像检索技术，图像检索技术是一项实用性很强的技术，可以应用到社会生活各个方面，有着广阔的应用前景，通过该图像检索技术可以满足日常应用中的需求。

发明人在实现本发明的过程中，发现上述现有技术至少存在以下缺点和不足：

在实际应用中图像检索技术的效率不高，搜索的结果存在局限性。

发明内容

为了提高图像检索效率，扩大搜索结果的范围，本发明提供了一种图像检索方法，所述方法包括以下步骤：

(1)获取待查询对象的语义描述；

(2)根据图像库中图像的类别构建图像本体库；

(3)根据所述待查询对象的语义描述在所述图像本体库中进行语义查询，获取和所述待查询对象相似的图像实例以及和所述图像实例相关的语义描述；

(4)对所述图像实例的相似度进行排序，获取并输出相似度最高的图像实例及相应的语义描述。

步骤(3)中的所述语义查询具体为：

通过所述待查询对象，对所述图像本体库中的图像实例进行相似度计算。

当所述待查询对象为待查询图像时，步骤(1)中所述获取待查询对象的语义描述，具体包括：

对所述待查询图像和图像库中图像进行底层特征提取，提取待查询图像的高维特征向量和图像库中图像的高维特征向量；

根据获取到的所述图像库中图像的高维特征向量、图像库中图像的原有语义描述，构建图像库中图像的特征库；

根据所述待查询图像的高维特征向量、所述图像库中图像的高维特征向量和所述图像库中图像的原有语义描述，通过分类器获取待查询图像的语义描述。

所述根据所述待查询图像的高维特征向量、所述图像库中图像的高维特征向量和所述图像库中图像的原有语义描述，通过分类器获取待查询图像的语义描述，具体包括：

将所述图像库中图像的高维特征向量和所述图像库中图像的原有语义描述组合成图像库中图像的新的特征向量；

通过所述分类器对获取到的所述新的特征向量进行训练，获取表述所述图像库中图像的高维特征向量和所述图像库中图像的原有语义描述之间关系的模型；

通过获取到的所述模型和所述待查询图像的高维特征向量，获取待查询图像的语义描述。

当用户获取到和待查询图像相似度最高的图像实例以及和图像实例相关的语义描述后，若选择了用户反馈，所述方法还包括：

通过用户的反馈信息对所述图像本体库和所述特征库进行更新。

当所述待查询对象为待查询文本时，步骤(1)中所述获取待查询对象的语义描述，具体包括：

通过自然语言处理对所述待查询文本进行关键词提取，获取所述待查询文本的语义描述。

当用户获取到和待查询文本相似度最高的图像实例以及和图像实例相关的语义描述后，若选择了用户反馈，所述方法还包括：

通过用户的反馈信息对所述图像本体库进行更新。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

获取待查询对象的语义描述，根据得到的语义描述到图像本体库中去检索，获取并输出相似度最高的图像实例及相应的语义描述，输出相似度排序靠前的图像作为检索结果。通过上述方法可以有效的根据待查询对象检索出与之相似的图像和对应的语义描述，提高检索的查全率和查准率，提高了图像检索效率，扩大了搜索结果的范围。

附图说明

图1是本发明提供的用户查询需求示意图；

图2是本发明提供的待查询图像的方法流程图；

图3是本发明提供的待查询图像进行特征提取的示意图；

图4是本发明提供的用户根据检索结果反馈的信息示意图；

图5是本发明通供的待查询文本的方法流程图；

图6是本发明提供的用户根据检索结果反馈的信息示意图；

图7是本发明提供的一幅示例图像；

图8是本发明提供的待查询图像的检索结果示意图；

图9是本发明提供的待查询文本的检索结果示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

为了提高图像检索效率，扩大搜索的范围，本发明实施例提供了一种图像检索方法，该方法内容如下：