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一种基于谱图理论的Web图像搜索方法.赵继东 鲁 珂 吴 跃



  摘要:在对当前Web图像搜索面临的问题进行剖析的基础上,根据谱图理论的研究成果,提出了一种针对Web图像搜索的新的解决方法。这种基于谱图理论的方法极有可能是一种更有效的新型Web图像信息分析方法,从而可以大幅提高现有基于链接的Web图像搜索引擎的工作效率。
  关键词:谱图理论;图像搜索;信息处理
  中图分类号:TP391.4文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)05-1598-03
  
  0引言
  
  随着Web图像信息的急剧膨胀,对这部分信息的搜索给传统的搜索理论带来了挑战。图像不同于文本,文本本身就可以说明其内容,而图像则需要靠人们各自的理解来说明其含义,因而图像的搜索比起文本的搜索要困难得多,Web图像搜索引擎的研究也成为互联网搜索领域研究热点。现有的Web图像搜索引擎可分为两大类,即基于内容的和基于链接的。除了都要利用相关的文本信息外,基于内容的Web图像搜索引擎主要根据图像内容(如颜色、纹理等)为图像建立索引,而基于链接的Web图像搜索引擎则主要根据页面间的超链接来标注图像。基于链接的Web图像搜索引擎使用文本搜索中普遍使用的HITS[1]或PAGERANK[2,3]等链接分析算法对图像进行分类和标注,在反映图像的语义属性方面具有一定的优势,而且由于这类引擎不对图像本身内容进行处理,系统开销也可以大大降低。对于基于链接的Web图像搜索引擎的研究目前尚处于起步阶段,针对如何将链接分析算法有效地应用于Web图像搜索有一些方案提出,并出现了一些对应的Web图像搜索引擎。然而,目前这些方案的效果均不够理想,一方面是由于Web图像搜索本身就是一个难度极大的工作;另一方面也可能是研究者尚未找到最适合Web图像信息的数据分析方法。
  
  1Web图像搜索研究现状
  
  研究如何在图像数据库中检索图像由来已久,这方面比较成熟的技术是基于内容的图像检索(CBIR),随着互联网上数字图像的急剧增长,如何对网页上的图像进行检索,即Web图像搜索成为研究热点。当研究人员试图将CBIR的技术直接运用于Web图像搜索时,却遇到了一些难题。一方面,即使在离线检索模式下(在线模式反应时间过长,一般不使用),图像数据库也是相当庞大的,对图像内容的处理及分析开销将使系统难以承担,同时在线等待的用户不能容忍等得太久;另一方面,对于种类繁多的Web图像,用低层的图像特征很难准确表示图像的语义属性。因此,一些基于内容的Web图像搜索引擎,如WebSeer[4]、ImageRover[5]、WebSeek[6]等,在直接针对互联网进行Web图像搜索时效果并不令人满意。这类搜索引擎采用了很多传统图像检索系统(CBIR)中的技术,如特征提取、数据降维等,技术方法相对比较成熟,但由于上面提到的局限性,使其比较适合小范围的Web图像搜索(如特定网站内的图片搜索)。 ......
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