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A Query Expansion Framework in Image Retrieval Domain Based on Local and Global Analysis.
Information Processing & Management ( IF 8.6 ) Pub Date : 2011-09-01 , DOI: 10.1016/j.ipm.2010.12.001
M M Rahman 1 , S K Antani , G R Thoma
Affiliation  

We present an image retrieval framework based on automatic query expansion in a concept feature space by generalizing the vector space model of information retrieval. In this framework, images are represented by vectors of weighted concepts similar to the keyword-based representation used in text retrieval. To generate the concept vocabularies, a statistical model is built by utilizing Support Vector Machine (SVM)-based classification techniques. The images are represented as "bag of concepts" that comprise perceptually and/or semantically distinguishable color and texture patches from local image regions in a multi-dimensional feature space. To explore the correlation between the concepts and overcome the assumption of feature independence in this model, we propose query expansion techniques in the image domain from a new perspective based on both local and global analysis. For the local analysis, the correlations between the concepts based on the co-occurrence pattern, and the metrical constraints based on the neighborhood proximity between the concepts in encoded images, are analyzed by considering local feedback information. We also analyze the concept similarities in the collection as a whole in the form of a similarity thesaurus and propose an efficient query expansion based on the global analysis. The experimental results on a photographic collection of natural scenes and a biomedical database of different imaging modalities demonstrate the effectiveness of the proposed framework in terms of precision and recall.

中文翻译:

基于局部和全局分析的图像检索领域的查询扩展框架。

我们通过推广信息检索的向量空间模型,提出了一种基于概念特征空间中自动查询扩展的图像检索框架。在这个框架中,图像由加权概念向量表示,类似于文本检索中使用的基于关键字的表示。为了生成概念词汇表,利用基于支持向量机 (SVM) 的分类技术构建了一个统计模型。图像被表示为“概念包”,其包括来自多维特征空间中的局部图像区域的感知和/或语义上可区分的颜色和纹理块。为了探索概念之间的相关性并克服该模型中特征独立性的假设,我们从基于局部和全局分析的新角度提出了图像域中的查询扩展技术。对于局部分析,通过考虑局部反馈信息来分析基于共现模式的概念之间的相关性以及基于编码图像中概念之间的邻域接近度的度量约束。我们还以相似性词库的形式对集合中的概念相似性进行了整体分析,并提出了基于全局分析的高效查询扩展。在自然场景摄影集和不同成像模式的生物医学数据库上的实验结果证明了所提出的框架在精度和召回率方面的有效性。通过考虑局部反馈信息来分析基于共现模式的概念之间的相关性,以及基于编码图像中概念之间的邻域接近度的度量约束。我们还以相似性词库的形式对集合中的概念相似性进行了整体分析,并提出了基于全局分析的高效查询扩展。在自然场景摄影集和不同成像模式的生物医学数据库上的实验结果证明了所提出的框架在精度和召回率方面的有效性。通过考虑局部反馈信息来分析基于共现模式的概念之间的相关性,以及基于编码图像中概念之间的邻域接近度的度量约束。我们还以相似性词库的形式对集合中的概念相似性进行了整体分析,并提出了基于全局分析的高效查询扩展。在自然场景摄影集和不同成像模式的生物医学数据库上的实验结果证明了所提出的框架在精度和召回率方面的有效性。我们还以相似性词库的形式对集合中的概念相似性进行了整体分析,并提出了基于全局分析的高效查询扩展。在自然场景摄影集和不同成像模式的生物医学数据库上的实验结果证明了所提出的框架在精度和召回率方面的有效性。我们还以相似性词库的形式对集合中的概念相似性进行了整体分析,并提出了基于全局分析的高效查询扩展。在自然场景摄影集和不同成像模式的生物医学数据库上的实验结果证明了所提出的框架在精度和召回率方面的有效性。
更新日期:2019-11-01
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