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基于高层语义的图像检索技术研究的中期报告
一、研究背景
图像检索是计算机视觉领域的一项热门研究方向，其主要目标是通过对图像进行解析、理解和比较，从大规模的图像数据库中找到与查询图像最相似的图像。目前广泛使用的方法主要是基于局部特征描述符的图像检索技术，其优点是检索速度快、检索准确度高，但由于无法分析图像的语义内容，不适用于复杂场景下的图像检索。
为了解决这一问题，近年来出现了基于高层语义的图像检索技术。该技术通过将图像转化为语义特征，从而实现图像的语义理解和检索。相对于传统基于局部特征的图像检索技术，基于高层语义的图像检索技术具有以下优点：
1.改善了对图像场景的建模，使得图像检索具备了更高层次的场景语义分析能力，能够更好地应对实际应用场景的需求。
2.提升了图像检索的精度和鲁棒性，使得在大规模的图像集合中寻找相似的图像变得更加高效和可靠。
二、研究内容和进展
1.基于深度学习的特征提取
当前，基于深度学习的图像特征提取方法是基于高层语义的图像检索技术中的主流方法。我们对比了多种深度模型，发现Inception-v3网络深度达到了42层，拥有更强的非线性拟合能力，同时在ImageNet上的预训练效果也十分优秀。因此，我们选择使用Inception-v3模型来提取图像特征。
2.基于Word2Vec的文本建模
为了对图像进行语义建模，我们使用Word2Vec模型来处理图像的文本描述信息。我们从大型图像描述数据集中抽取了图像的描述文本，并预处理、标准化这些文本数据。之后，我们使用Word2Vec模型对这些文本进行训练和建模，将每个单词映射到一个低维空间的向量表示。
3.计算文本描述和图像特征的相似度
为了获得最终的图像相似度分数，我们将特征向量与文本描述信息向量进行拼接，并通过余弦相似度计算相似性得分。我们进行了实验对比，并证明了基于高层语义的图像检索系统的有效性和优越性。
三、研究成果
我们基于Inception-v3模型和Word2Vec模型构建了基于高层语义的图像检索系统，并在多个数据集上进行了实验对比。结果表明，相对于传统基于局部特征的图像检索技术，基于高层语义的图像检索技术能够获得更高的精度和鲁棒性。我们还将该系统应用于某电商网站的商品图片检索上，并获得了很好的用户反馈。