基于层次聚类的图像检索方法技术

本发明专利技术涉及一种基于层次聚类的图像检索方法，通过对关键字进行语义解析和对图像进行视觉聚类，在传统的图像搜索引擎的基础上提出了基于层次聚类网络图像检索的系统框架，主要包括：（１）从语义层面上对图像的检索结果进行聚类；（２）从视觉特征层面上对图像检索结果进行聚类；（３）提供便捷、高效的层次聚类导航显示。与传统图像搜索引擎不同的是，本发明专利技术将聚类思想融入到图像检索中来。对关键字进行语义解析，形成不同的主题；同时对图像从视觉特征上加以分析，将相近的图像聚在一个类中，最后通过简洁清晰的界面分门别类地将检索结果显示给用户，从而帮助用户快速、有效地从主题混叠的检索结果中找到自己所需要的目标图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，涉及一种。
技术介绍
随着互联网应用的普及和数字媒体技术的发展，图像作为信息传递的最重要载 体，已经深入到人们日常生活的方方面面。每天都会有数以GB甚至TB的图像涌入互联网， 如何对这些图像进行有效的组织和管理，让用户快速、准确的找到所需要的信息成为目前 亟需解决的一大难题。 传统的图像搜索引擎如Google、 Yahoo等，大都依据网络图像的相关文本信息与 查询关键词的相关程度，经过排序，将检索结果呈现给用户。然而，由于关键字的多义性， 检索结果中通常包含多个主题并且他们交互混叠在一起。如图1为关键字即ple在 Google图像搜索引擎中的前16个结果，与即ple相关的词有即ple computer、即ple fruit、即plelogo、即ple iPod、即ple phone等等。从这些主题混合的结果列表中 找到自己需要的内容，将是一项费时费力的工作。
技术实现思路
本专利技术要解决的问题是找到一种能自动对检索结果进行主题归类的方法，让用 户方便找到自己需要的信息，为此，本专利技术的目的是提供一种基于层次聚类的图像检索方 法。为达成所述目的，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于层次聚类的图像搜索方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤１：用关键字文本搜索，对得到的与关键字相关的文档进行分析，提取与关键字相关的短语，对这些短语从语义层面上聚类，获得语义的聚类；步骤２：对图像检索结果从视觉特征层面上聚类，获得图像内容的聚类；步骤３：在搜索引擎检索结果显示界面的基础上，添加一个层次聚类导航栏，用于便捷高效的层次聚类导航显示。

【技术特征摘要】
一种基于层次聚类的图像搜索方法，其特征在于，包括步骤如下步骤1用关键字文本搜索，对得到的与关键字相关的文档进行分析，提取与关键字相关的短语，对这些短语从语义层面上聚类，获得语义的聚类；步骤2对图像检索结果从视觉特征层面上聚类，获得图像内容的聚类；步骤3在搜索引擎检索结果显示界面的基础上，添加一个层次聚类导航栏，用于便捷高效的层次聚类导航显示。2. 根据权利要求1所述的图像搜索方法，其特征在于，从所述语义层面上聚类提取图 像检索结果的相关短语特征，对于任何一个给定的关键字，先通过文本搜索引擎得到与关 键字相关的文档；然后从这些文档中提取与关键字相关的短语，同时记录下文档中短语出 现的频率、包含短语的文档比率、短语的长度信息；最后使用回归学习模型综合这些信息， 转换为对这些短语相关性的评分，这样，前n个短语是要找的与关键字最相关的相关性短 语。3. 根据权利要求1所述的图像搜索方法，其特征在于，从所述语义层面上聚类提取短 语之间的相似性程度，使用基于k-line的方法进行聚类，对短语之间的相似性程度NGD(x， y)用如下公式来衡量<formula>formula see original document page 2</fo...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢汉清，桂创华，刘静，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]