6、基于内容的图像检索技术综述

基于内容的图像检索技术综述

1. 检索系统加速技术

在图像检索系统中，哈希结构和语义索引为系统加速提供了有效手段。哈希结构能够通过特定的哈希函数将图像特征映射到固定长度的哈希码，从而减少了检索时的计算量。例如，在大规模图像检索中，曼哈顿哈希技术可以快速地对图像进行索引和匹配，减少了无用的计算。语义索引则是通过对图像的语义信息进行分析和组织，使得检索能够更精准地定位到相关图像。例如，通过构建层次化的语义索引，可以根据图像的主题、场景等语义信息进行快速检索。

此外，在词袋视觉模型（BOVW）中加入空间信息，能够为系统提供更强的判别能力。空间信息可以描述图像中不同区域的相对位置和关系，使得系统能够更好地区分相似的图像。例如，在物体检索中，结合空间信息可以更准确地识别物体的位置和姿态。

2. 聚类技术在图像检索中的应用

聚类是另一种与图像检索系统相结合的重要方法。聚类是一种无监督学习方法，通过将相似的数据点聚集在一起，形成不同的类别。在图像检索中，聚类可以帮助将图像数据库中的图像进行分组，从而提高检索效率。

研究发现，在聚类过程中加入少量的监督信息可以显著提高检索性能。常见的聚类技术包括：
- 基于对数的聚类 ：通过对数变换对数据进行处理，使得聚类结果更加稳定和准确。
- 层次聚类 ：将数据点逐步合并或分裂，形成层次化的聚类结构。例如，Cure算法是一种高效的层次聚类算法，适用于大规模数据库。
- NCut算法 ：通过优化图的分割，将图像分割成不同的区域，从而实现聚类。
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