基于内容的图像检索系统(8)

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图5-9 以颜色特征检索结果

（1）图像类别Elephant检索结果示例。

图5-10 类别Elephant检索结果示例

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（2）图像类别Flower检索结果示例。

图5-11 类别Flower检索结果示例

5.4 性能评价

5.4.1 性能评价准则

在进行图像检索时往往需要选择一种或多种有效的特征描述方法和相似度度量方法，这就需要对不同的图像特征或特征组合以及不同的相似度度量方法的检索效果进行全面的评价，比较不同的方法的性能，找出最好的方法。但是，图像检索具有很强的主观性，因此，评价一个图像检索算法性能的优劣并不容易。

查全率(recall)和查准率(precision)是信息检索中的标准评价方法，现在已被越来越多地使用在基于内容的图像检索当中。

设集合A代表相关图像的集合，集合B代表返回的图像集合，下面用图5-13的a、b、c、d的关系来说明检索过程的查全率和查准率。

图5-12中Q为整个图像数据库，集合A代表相关图像的集合，集合B代表检索出的图像。

则查准率

P?p(A|B)?p(A?B)a?

p(B)a?b33

（5-1）

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c a b 图5-12 a+b+c+d=Q，a+c=A，a+b=B

d

查全率

R?p(B|A)?p(A?B)a?p(A)a?c

（5-2）

误检率

b（5-3）

b?d

由此可以看出，查全率反应检索的全面性，而查准率则反应检索的准确性，因

F?此可以用查全率和查准率来评价系统的有效性。该方法的局限性在于没有考虑检索结果中相似图像所处的位置，同时，高的准确率与查全率并不一定表明一个系统工作得好，这还要视具体的应用而定。

5.4.2 性能分析

为了客观地评价本系统的检索性能，在本系统上进行了大量的检索实验。每次实验从图像库中选取了多类图像进行检索实验。对每种类别的图像进行实验时，分别从各类别里边随机抽取多幅图像进行检索，取检索结果的平均值作为该类别的检索结果。

表5-1 各类图像的检索结果

图像类别 查准率 查全率 误检率

Bus 0.905 0.633 0.091

Dinosaur 0.909 0.636 0.091

Elephant 0.646 0.452 0.137

Flower 0.855 0.598 0.100

Horse 0.818 0.572 0.107

平均值 0.8266 0.5782 0.1052

由表5-1可以看出本系统的平均查准率在82.66%，这说明本系统能够取得较好的检索结果。其中汽车、恐龙、花的查准率都在85%以上能达到很好的检索效果，而大象和马的检索性能较差些。一是因为大象和马纹理比较相似，互相影响较大；二是它们最主要的检索对象——大象和马，都受到了背景颜色的严重影响，不能很好的描述它们本身的特征，所以导致检索效果大打折扣，检索效果较差在意料

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之中。总的来说，通过实验，我们可以看出本系统计算简单、有效，能够取得较好的检索效果。

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6 总结与展望

基于内容的图像检索主要研究技术的研究中仍存在如下主要问题：一是计算机视觉技术仍不够完善。图像的视觉特征包括颜色、纹理、形状， 计算机视觉与人对图像特征的感知还存在着一定的差距。虽然HSV色彩空间与人对色彩的感知相一致，但是对这个色彩空间的考察仍然不够，关于两种色彩之间的相似度的定义和视觉上任对相似色彩的判定有一定的差距。在视觉上相差很大的图像，其欧氏距离可能比较小。二是缺乏一个客观的评价检索结果的标准。目前基于内容检索结果的评价方法采用的是信息检索中的查全率和查准率，远未令人满意。定义一个很好的评价方法的困难主要在于人对图像内容认知上的主观性使得很难定义一个客观的标准。

图像检索未来的几个发展方式包括：

（1）新的人机交互与相关反馈。现有的检索方法都是以计算机为中心，使得一些查询结果从计算机的角度来看是相似的，而人却认为是不相似的。相关反馈机制就是为了解决这一矛盾的。是通过意中人机交互机制使得计算机能够不断了解用户对查询结果的满意程度，并通过逐步学习把输出调整到用户期望的状态。

（2）更大的图像数据库。

（3）解决问题的新方法以及新的应用目的与方式。

（4）低层基于内容的图像检索技术朝更高的水平发展。由于高层基于内容的图像检索技术需要低层基于内容的图像检索技术的支撑，同时，在高层检索技术未取得突破，实际应用仍然依赖于低层检索技术的今天，低层基于内容的图像检索技术仍在不断的发展，其发展趋势是通过对上述基本物理特征的检索方法的综合应用，以减少运算量和提高检索精度。

（5）高层基于内容的图像检索技术逐渐成型，低层特征虽然直接反映了图像的物理特征，但对图像的描述与人类对图像的描述习惯和检索需求存在着较大的差异，对于运动图像尤其如此。因此，低层基于图像内容的检索技术难以满足信息时代的需求，从而加快了人们对高层语义下基于内容的图像检索的研究步伐。

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