%0 Journal Article
%T 基于高层语义的图像检索算法
%A 王崇骏？
%A 杨育彬？
%A 陈世福？
%J 软件学报
%P 1461-1469
%D 2004
%X 利用bayes统计学习和决策理论,建立了一种图像语义综合概率描述模型(imageprobabilitysemanticmodel,简称ipsm).该模型是一种基于描述性特征建模方法的分层体系结构,由原始图像层、图像特征层、图像语义层、综合概率层、概率传播层和语义映射层6个部分组成.并在ipsm模型对图像的语义分类特征进行描述和提取的基础上,提出并实现了基于高层语义的图像检索算法(semantichigh-1evelretrievalalgorithm,简称shm)以及基于高层语义的相关反馈算法(semanticrelevancefeedback,简称srf).实验结果表明,ipsm模型及shr和srf两个算法能够有效地对图像的高层语义进行刻画,其图像匹配检索效果良好,并具有稳定的检索性能.
%K shm
%K 语义特征提取
%K bayes统计学习
%K 语义分类辞典
%K 相关反馈
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20041005&flag=1