基于语义描述的特定人脸图像检索(可复制论文).pdf

摘要随着信息化技术、多媒体技术、网络技术的迅速发展,可视化的人脸图像资源将变得越来越多,将数字图像处理技术、人脸模式识别技术、计算机视觉处理技术与传统的数据库检索技术结合起来,建立有效的人脸图像检索机制,已经成为信息领域内迫切需要解决的问题。其中,基于语义的图像检索是人脸图像检索研究领域研究发展的新趋势,它结合了基于文本的图像检索和基于内容的图像检索两者的优点,其基本思想是,先为人脸图像附加上包括语义在内的各种内容信息,再来进行图像检索,这些内容信息是图像的高层语义特征,包含了人对图像为了克服传统人脸图像检索理论研究中的难点,同时使人脸图像检索技术能够进一步实用化,本文作者对最新的语义图像检索理论傲了大量研究,在此基础上,提出一种基于语义描述的特定人脸图像检索新方法,它吸取了人脸分割、特征分类、语义检索等方法的优点,避开了在图像之间进行的繁琐匹配处理过程。首先,采取基于结构的方法进行人脸区域分割;接着,针对不同的面部器官自主设计了一些形状特征参数;然后,按照这些参数的取值范围进行特征分类并转化为语义描述;最后,将这些简洁的语义描述组合在一起表示人脸,并使用语义信息建立人脸数据库和实现语义检索。通过对肆惩伎馑龅氖笛楸砻鳎用本文方法所建立的语义人脸图像检索系统,具有准确、高效、实用的特点。总结起来,本文的研究工作和思想创新点主要体现在这几个方面:对各个人脸面部器官单独建模,使用简单的几何形状模型来模拟复杂的人脸面部器官,突出了其主要的形状特征,便于特征提取等处理;针对人脸的形状特征来设计语义化算法,用一组简洁的语义描述来代表整个人脸面部形状特征,并把基于图像层面的检索转化为语义数据库中的搜索,使算法复杂度大大减小;具有一定的实用价值,通过对理论方法和检索系统的效率分析表明,本文提出的方法具有准确和高效的优点,所设计的语义人脸图像检索系统适用于中等规模的人群。关键词:基于内容图像检索,形状特征参数,语义描述,不等距搜索内容的理解。中国科学技术大学硕士论文
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第一章绪论课题的研究背景近年来,随着信息化的高速发展和网络资源急剧膨胀,尤其是多媒体技术的发展和的迅速普及,现实世界中可视化的人脸图像信息越来越多。如何才能有效的将数字图像处理技术、人脸模式识别技术、计算机视觉处理技术与传统的数据库检索技术结合起来,建立有效的人脸图像检索机制,已经成为一个迫切需要解决的问题。所谓人脸图像检索,通常是指根据待检索人脸图像的特征,去数据库中搜索最为相似的人脸图像的过程,它主要包含两个方面:一是人脸识别,二是图像检索。人脸识别就是利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,与数据库中的己知人脸进行识别信息匹配的问题,其中识别信息包括几何特征、整体特征两类。图像检索就是从图像库中查找含有特定物体的图像的过程,现在得到应用的检索技术分为基于文本和基于内容两大类,前者通过对图像进行手工注解,再利用文本检索技术进行关键字的检索,而后者可以自动提取图像自身所包含的客观信息,获得颜色、纹理、形状及区域等视觉特征描述。语义图像检索是人脸图像检索领域研究发展的新趋势,它结合了和的优点,其基本思想是,先为人脸图像附加上包括语义在内的各种内容信息,再来进行图像检索。因为人们在实际进行图像检索的时候,通常是根据图像的含义直观地进行分类,并判别图像满足自己的需要程度,而这些图像的含义就是图像的高层语义特征,它包含了人对图像内容的理解,所以通过一定的语义信息来进行人脸图像检索,就将变得更加高效和具有实用价值。虽然目前人脸图像检索领域的研究进展十分迅速,但仍有一些难点无法从根本上解决,影响了技术实用化的进程,存在的困难主要有以下几点:肆辰@选H肆巢唤霰砬榉岣唬够崴婺炅湓龀ざ浠肆惩枷常受到外部光照、成像角度和成像距离等的影响,这些因素使得人们几乎无法建立合适的人脸模型,从而给特征提取和模式识别带来困难。中国科学技术大学硕士论文
论文的创新之处惴ǜ丛印3S玫娜肆呈侗鸱椒ㄊ窃谕枷癫忝娼写恚丛佣人嫱枷尺寸呈指数增长。而图像检索中各种颜色、纹理、形状等特征的提取相当繁琐,并且其成功率会受图像质量的严重制约。自动化程度低。由于人脸识别和图像检索理论的缺陷,在人脸图像检索系统中,会有很大一部分工作仍需要人工干预,例如预处理、注解、反馈等,这些工作降低了算法和系统的智能性,影响实际应用。为了尽可能的克服传统人脸图像检索理论研究中的困难,本文作者做了大量理论研究,学习了多种实用化人脸识别系统和图像检索系统,在此基础上,提出了一种基于语义描述的特定人脸图像检索新方法,它吸取了