基于高层语义的图像检索算法

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.