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国际创新研究期刊》的研究在科学、工程和技术

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学习图像排名:Query-Dependent形象评估使用语义特征

一个拉玛钱德朗1,米赛库马尔2c . Nalini博士2
  1. ug的学生,计算机工程系,Bharath大学selaiyur,钦奈,印度
  2. ug的学生,计算机工程系,Bharath大学selaiyur,钦奈,印度
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文摘

图像评估,是一种有效的方法提高基于web的图片搜索的结果,采用当前商业搜索引擎必应(Bing)和谷歌(Google)等。当一个查询关键字,检索的图像是第一个列表基于文本信息的用户。通过要求用户选择一个查询从池中形象的图片,其余图像重新排序根据索引与查询图像。一个主要挑战是,有时候语义含义可能解释用户的搜索意图。许多人最近提议匹配图像语义空间中使用属性或引用类密切相关的语义含义图像作为基础。在本文中,我们提出一种新颖的图像评估框架,其中自动离线学习不同的语义空间不同的查询关键字和显示的图像细节增强图像的形式。图像投射到相关的语义空间语义签名的帮助下一个点击来自用户的反馈。在在线阶段,正在重新通过比较它们的语义特征图像获得的语义空间查询关键字指定的用户。拟议中的query-specific语义特征显著改善形象评估的准确性和效率。实验结果表明,批准百分比相对改进取得的评估精度较先进的方法。

关键字
图片搜索、图像评估、语义空间,语义特征,关键字扩张,一次点击反馈。

介绍
网络级图像搜索引擎大多使用关键字作为查询和依赖周围的文本搜索图像。用户遭受模棱两可的给定的查询关键字,因为它是用户很难准确地描述目标图像的视觉内容只使用关键字。例如,使用“苹果”作为查询关键字,检索到的图像属于不同的类别,如“红苹果”,“苹果组织标志,”和“苹果电脑”,“苹果iphone”为了解决歧义,基于内容的图像检索[2],[3]与相关性反馈[4],[5],[6]是广泛使用。反馈将增加1当用户单击特定的形象。利用相关反馈的图像可以很容易地通过许多选择使用相同的形象。当其他用户使用相同的关键字找到图像在web最高的反馈收到特定的图像将会出现。图像重新排序的基础上学习视觉相似性。然而,对于网络级商业系统,用户的反馈应限于最低没有任何在线培训。
在线图像评估[7],[8],这限制了用户的努力只是一键式反馈,这是一个有效的方法来改善搜索结果和用户之间的交互和网络是非常简单的。主要的web图片搜索引擎使用这种策略[9]。查询关键字是由用户的输入;池的图像获取与查询关键字的搜索引擎根据word-image索引文件存储。通常返回的图像池的大小是固定的,例如,包含900 - 1000图像。
通过要求用户选择一个查询图像显示,所以,它反映了用户的搜索意图从池中,剩下的图像在语义空间中重新排序是基于他们的视觉相似性与查询图像。图像的视觉特征和图像索引文件这个词是离线的预先计算并存储。1主要的在线计算成本是比较视觉特性。效率高,视觉特征向量需要短及其匹配需要快。一些受欢迎的视觉特性是高维度和效率并不令人满意的如果他们直接匹配。

网络挖掘
世界已经使用互联网彻底,因为万维网已经极大地提高了由于互联网的使用。网络作为媒介的用户可以获得大量的信息,使用成本低。web的信息不仅是有用的个人用户,也有助于所有业务组织、医院、教育目的和一些研究领域。网上的信息是由于开发技术非结构化数据。Web挖掘可以被定义为的发现和分析有用的信息从万维网数据。Web挖掘是数据挖掘技术的应用从网上发现模式。它可以分为三种不同类型,这是Web内容挖掘,挖掘Web使用挖掘和网络结构。网络结构挖掘涉及网络结构和链接的文档。Web内容挖掘涉及文本文档和结构。Web使用挖掘数据包括用户注册和用户事务。 WWW provides a rich set of data for data mining. The web is dynamic and has very high dimensionality. It is very helpful to generate a new page, many pages can be added, removed and can be updated at anytime. Data sets available in the web is very large and occupy from about ten to hundreds of terabytes, and needs a large number of servers. A web page contain three forms of data, structured, unstructured and semi structured data. A number of algorithms are available to make a structured data, one such algorithm is a fuzzy self constructing. An unstructured data can be analyzed using term frequency, document frequency, document length, text proximity. Searching in the web has been improved by adding structured documents. Using clustering techniques we have to restructure the web information.
即将到来的部分描述了相关工作,智能语义web搜索引擎,本文中使用的方法的实验和结果,截图来解释这个概念。

相关工作
摘要[3],经典的基于内容的图像检索(CBIR)需要一个查询图像,并检索相似的图像。作者定义了局部的基于内容的图像检索作为CBIR任务,用户只对图像的一部分感兴趣,和其余的显示是无关紧要的。感兴趣的,除非用户明确标志着该地区,局部CBIR必须依靠多个图像(贴上正面或负面)学习这部分的图像感兴趣的用户。本地化的CBIR面临的挑战是如何表示的图像捕获的内容。小说作者提出并比较两个图像表征,它扩展了传统的基于分割和基于凸点技术分别和捕获内容本地化CBIR设置。
在本文[10]中,作者提出了一种新颖通用的视频/图像评估算法,评估信息瓶颈,重整仅从文本搜索结果发现突出的视觉模式的相关和不相关的照片从文本提供的近似关系的结果。IB评估方法,基于严格的信息瓶颈(IB)原则,找到最优聚类的图像保存之间的最大互信息搜索相关性和高维图像的低层视觉特征在文本搜索结果。实验分析也证实,该评估方法时存在足够的复发性视觉模式的搜索结果,在通常情况下多源新闻视频。的帮助下重新评估技术的图像可以排名在用户的搜索意图。
图像可以重新的评估基于用户的反馈。摘要[11],[12]相关性反馈是一个重要的工具来提高性能的基于内容的图像检索(CBIR) [3]。在相关反馈过程中,用户首先标签数量的相关检索结果积极反馈样品和一些不相关的检索结果负面反馈样本。CBIR系统改进所有检索结果基于这些反馈样本。这两个步骤进行迭代来提高图像检索系统的性能逐渐学习用户的偏好。相关性反馈方案基于支持向量机(SVM)已经广泛应用于基于内容的图像检索(CBIR)。然而,基于SVM的性能相关性反馈通常是贫穷当标签的数量正反馈样品非常小,这主要是由于三个原因:1)一个支持向量机分类器在一个小型训练集是不稳定的;2)支持向量机的最优超平面可能有偏见当正反馈样本远远低于消极反馈样品,和3)拟合是因为特征维度的数量远远高于训练集的大小。
相关性反馈方案是基于支持向量机(SVM)在本文[13],训练支持向量机(SVM)需要求解一个二次规划(QP)问题在许多系数等于训练实例的数量。标准的数字技术QP成为非常大的数据集的不可行。实际技术问题分解成可管理的子问题的一部分数据,或者在极限情况下,执行迭代对智慧[14]或特定组件的优化[15]。使用这些技术的缺点是,他们可能会给出一个近似解,并且可能需要更多的通过数据集收敛达到一个合理的水平。一个在线的选择,制定训练数据的(精确的)解决方案的数据和一个新的数据点,提出了。增量过程是可逆的,递减的“忘却”每个训练样本产生一个精确的分析估计训练集的泛化性能。
摘要[16],迅速对象类别识别的准确性提高,特别是如果我们的目标是检索或标签图像感兴趣的类别在哪里的主要主题形象。然而,现有技术不能很好地扩展搜索在大型图像集合。本文确定了三个要求这样的扩展,提出了一种新的描述符,满足他们。我们认为有趣的大规模应用程序必须认识到小说类别。这意味着一个新的类别可以呈现为一组训练图像,和一个分类器从这些新的图像可以对大型数据库高效运行。注意,基于分类器,它表示当前状态的艺术,不满足这个要求,因为每个数据库映像之间的距离(kernelized)和(的一个子集)小说训练图像必须计算。没有novel-category要求,问题是trivial-the搜索结果可以通过运行已知类别的预先计算探测器在每个数据库图像摄入时间,作为反向文件并存储结果。
摘要[17]作者探索使用高层语义概念的想法也被称为属性,和代表人类活动视频和认为属性使建筑更具描述性的模型对人类行为的认可。作者提出了一个统一的框架中手动指定的属性有:1)选择以一种歧视的方式,占内部类的可变性;(二)条理清楚地结合数据驱动属性属性设置更具描述性的。数据驱动属性会自动推断使用信息从训练数据的理论方法。框架是建立在一个潜在的SVM配方,潜变量捕获每个属性的重要性程度每个action类。他们也证明了属性的行动表示可以有效地用于设计识别程序分类小说action类的训练样本。他们测试的方法在一些公开数据集和获得可喜的成果,定量地证明我们的理论要求。
摘要[18],确定短片段的相似性,如搜索查询,工作不佳与传统文档相似性措施(例如,cos),因为很少有,如果任何条款两个短片段之间的共同点。作者解决这个问题,引入一种新颖的方法测量短片段之间的相似性(甚至那些没有任何重叠的条款)通过利用网络搜索结果提供更大的上下文的文本。在本文中,我们做了这样一个相似核函数,和数学分析它的一些性质,并提供其功效的例子。作者还显示了使用这种核函数在大规模系统提出相关查询来搜索引擎用户。在分析文本,有很多情况下,我们想确定两个短的文本片段是多么相似。例如,可能会有不同的方式来描述一些概念或个人,如联合国秘书长”和\ Ko_安南”,他们想要确定,有一个高度这两个文本片段之间的语义相似度。同样,片段\ AI人工智能和\“非常相似对于他们的意义,尽管他们可能不共享任何实际条款共同之处。

智能语义WEB搜索
我们提出基于语义web搜索引擎也称为智能语义web搜索引擎。这里我们提出基于智能语义web搜索引擎,我们使用xml原文的力量部署在web页面上搜索查询的信息。xml页面将由内置的和用户定义的标记。页面的元数据信息从这个xml中提取rdf。实用结果表明,提出的方法采取更少的时间来回答查询,同时提供更准确的信息。
图像
”图。1”,显示了架构图。
在这个上面图1图,当用户输入查询关键字,搜索引擎搜索基于语义的图像签名分配给图像同时上传。然后从数据库获取的图像使用基于语义的图像签名和排名的点击反馈给用户。检索到的图像然后显示到语义空间分配。然后图像被用户。当用户单击特定的图像显示在语义空间的图像将显示下载。增强图像显示为每个类别在同一页面,图像是可供下载。为了下载图像用户登录,然后下载。在这有许多模块。
对于管理,认证,上传文件,签名文件,和视觉联系。
为用户,认证,搜索引擎,查看文件和信息检索(增强图像)。视觉关联:如果不止一次管理上传相同的图像就可以删除重复的图像和保持原始图像。复制图像与图像大小被交叉检查和文件名

方法
关键字扩展
1。在线和离线部分有两个部分。
2。在线阶段引用类代表不同的概念相关的查询关键字自动发现。查询关键字,最相关的一组关键字扩展(如“红苹果”和“苹果macbook”)会自动选择使用文本和视觉信息。
3所示。组关键字扩展定义引用类不同的关键词。
4所示。多类分类器训练在训练集的引用类。
5。如果有k类型的视觉和文本功能,如颜色、形状、纹理我们可以合并他们训练一个分类器。
6。在线阶段池根据查询关键字检索的图像。一旦用户选择查询图像语义特征用于计算和预计算语义相似性的图像签名。
图像
”图。2”展示了语义的方法评估的图像。
语义特征
用户可能提供查询条件,如关键字、图像文件,图片链接,或者点击图片,搜索图片,系统会返回查询图像“类似”。用于搜索条件的相似性可以Meta标签,颜色分布图像,地区/形状属性,等等。不幸的是,图像检索系统已经跟不上他们搜索的集合。这些系统的缺点是由于他们所使用的图像表示和访问这些表征的方法找到图片。图像检索是成为公认的问题,并寻找解决方案日益活跃的研究和开发。
一次点击反馈
在线图像评估这限制了用户的努力只是一键式反馈,这是一个有效的方法来改善搜索结果和用户之间的交互和网络是非常简单的。主要的web图片搜索引擎使用这一策略。查询关键字是由用户的输入;池的图像获取与查询关键字的搜索引擎根据word-image索引文件存储。当用户单击一个特定的图像从池中,图像的计数会增加了一个,剩下的图片重新排序是基于每个图像的计数。数最高的图像将显示第一个,可能与用户的搜索意图。

实验和结果
在本文中,我们使用了各种算法和方法从数据库检索图像使用语义特征。我们使用windows 7操作系统执行该项目,Microsoft Visual Studio . net 2010已经作为一个集成开发环境。我们使用ASP。净前端和SQL server 2008作为后台。用于编码的语言是c#和处理器来执行这个项目应该与奔腾双核2.00 ghz和最低最低40 gb的硬盘。
这个项目中涉及到的各个阶段以截图的形式显示。
1。图像上传管理
2。图片上传文件注释
3所示。用户注册在搜索
4所示。搜索窗
5。使用语义搜索签名
6。搜索结果为苹果
7所示。预览图像的
8。登录窗口下载
9。图片可以下载
10。图像显示的注释
11。反馈的图片
12。视觉关联
图像
图像

结论和未来的工作
独特的评估框架提出了图片搜索提供一键式反馈的用户在互联网。人类的反馈是减少集成视觉和文本相似性为更有效的图像评估比较。用户要做的只是一个点击图片,然后评估是基于这个来完成的。也重复图像检测和去除通过比较图像大小和名称。特定的查询语义空间是用来获得更多简易评估的图像。特性投射到关键词的语义空间学的扩张。分配给图像也显示的注释以及下载选项。在未来的工作中,我们可以扩展这个方法将视觉外观一致性,这样IB(信息瓶颈)集群不仅保存搜索相关信息,还描述了视觉外观的一部分在每个会话预览。

引用
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