6、用于图像检索的语义判别投影技术解析

用于图像检索的语义判别投影技术解析

1 引言

随着数字成像技术的发展和互联网的普及，每天都会产生大量的图像数据。如何有效管理这些图像的视觉内容成为了一项挑战。基于内容的图像检索（CBIR）因此受到了广泛的研究关注，但目前仍存在一些待解决的问题。

1.1 现存问题

• 高维特征空间问题 ：从图像中提取的视觉特征，如颜色、形状、纹理等，通常构成高维特征空间，其维度从几十到数十万不等。传统机器学习方法在如此高维的特征空间中学习效果不佳，这就是著名的维度灾难问题。
• 语义鸿沟问题 ：CBIR中使用的低层次图像特征往往只是对图像的视觉描述，与高层次的语义概念之间缺乏直接联系，即存在所谓的语义鸿沟。

1.2 现有解决方法及局限性

为了缓解这些问题，越来越多的研究关注于降维技术。一些流形学习算法，如ISOMAP、Locally Linear Embedding（LLE）和Laplacian eigenmaps，能够发现训练数据的内在结构并保留其局部或全局属性。然而，这些算法是无监督的，并且局限于非线性映射，难以将整个数据空间映射到低维空间。

Locality Preserving Projections（LPP）和Local Discriminant Embedding（LDE）是对非线性学习方法的扩展，它们受Laplacian eigenmaps的启发。但LPP和LDE在发现内在结构时仅使用一个邻域图，LLE未利用标签信息，LDE仅使不同类别的邻域图像保持距离。此外，LPP和LDE需要计算逆矩阵，会遇到奇