[d12=k=1n（x1k-x2k）2] （10）
　　图像自动标注与检索的流程如下：首先计算待标注图像特征与训练集中所有图像特征之间的欧氏距离；将所有距离按照从小到大的顺序排列；把欧氏距离最小的图像的关键字赋给待标注的图像；显示与待标注图像最相近的三幅图像。
　　2.4 数据存储与管理
　　对图像完成颜色特征和纹理特征提取，以及特征向量的计算后，所得到的数据需要进行存储，以便进行图像特征匹配。自动标注的关键字也需要存储。在Matlab中，数据一般都存储在.mat格式的文件里，如有需要可以转换成.txt格式文件。本系统使用结构体存储图像特征和关键字。图像颜色特征存储的结构体各字段见表1。
　　表1 图像颜色特征存储结构体
　　[imgID＼&1＼&2＼&……＼&Filename＼&1001.jpg＼&1002.jpg＼&……＼&cfv_HSV＼&颜色特征向量1＼&颜色特征向量1＼&……＼&]
　　图像关键字存储的结构体各字段见表2。
　　表2 图像关键字存储结构体
　　[imgID＼&1＼&2＼&……＼&Filename＼&1001.jpg＼&1002.jpg＼&……＼&Keywords＼&people，tree＼&flower，bird＼&……＼&]
　　数据存储在.mat文件中的形式如图3所示，十分方便查询和管理。
　　
　　图3 颜色特征在.mat文件中存储形式
　　3 实验结果
　　本实验使用的训练集是Corel5K图像库[2]。该图像集中有5 000张图像，内容涵盖人物、动物、植物、自然风光等，共包含50个语义类，每个类包含100张图像[3]。其中4 500张图像进行人工标注，500张作为待测试图像。训练集中有374个关键字，每个图像一般有3～5个关键字。自动标注的性能使用查准率和查全率来评价。查准率和查全率的定义见式（11）（12）：
　　[查全率（R）=相关的正确标注结果所有相关的结果=AA+C] （11）
　　[查准率（P）=相关的正确标注结果所有标注的结果=AA+B] （12）
　　其中A为正确标注数目，B为误标注数目，C为漏标注数目。系统测试结果见表3。
　　表3 标注性能比较 %
　　[＼&查准率＼&查全率＼&纹理特征＼&1.52＼&2.24＼&颜色特征＼&15.4＼&16.1＼&两种特征结合
　　（颜色权重0.85，纹理权重0.15）＼&16.14＼&17.51＼&]
　　本文的图像特征提取分别使用的三种方法中，实验发现，颜色特征对图像的影响较大，当颜色特征向量设置权重为0.85，对纹理特征向量设置权重为0.15时，标注和检索效果达到最优，标注结果能够反映原图像的语义内容。如图4所示给出了系统使用第三种特征提取方法自动标注和查询的结果示例。
　　
　　图4 基于GUI界面的实验结果
　　4 结 语
　　本文设计并实现了基于GUI的图像自动标注和检索系统，完成对图像底层特征的提取、特征匹配相似度测量、图像自动标注，并研究了对标注结果进行存储和管理的方法。本系统标注性能良好，文中只对颜色和纹理两种图像特征进行了提取和匹配并且采用的自动标注算法较为简单，系统的标注性能有待于进一步提高。下一步研究方向是选择更多的图像特征并且改进标注算法。
　　本文受到2013年国家级大学生创新创业训练计划项目“图像自动标注研究”的资助，在此表示感谢。
　　参考文献
　　[1] 徐红霞，郑龙，王厅列，等.基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索[J].电脑知识与技术，2009（31）：8801?8804.
　　[2] University of California Berkeley. Corel dataset website [EB /OL]. [2006?02?04]. http： / / elib. cs. berkeley. edu /photos/ corel /.
　　[3] 伍宇花.BP神经网络在图像语义自动标注的应用[J].电脑知识与技术，2011（14）：25?28.
　　[4] 卢汉清，刘静.基于图学习的自动图像标注[J].计算机学报，2008，31（9）：1629?1632.
　　[5] 万华林，CHOWDHURY M U.基于支持向量机的图像语义分类[J].软件学报，2003，14（11）：1891?1899.
　　[6] 向日华，王润生.一种基于高斯混合模型的距离图像分割算法[J].软件学报，2003，14（7）：1250?1257.
　　[7] 张华，梁宇生.基于实例图像自动语义标注方法的研究[J].山东农业大学学报：自然科学版，2011（2）：255?258.
　　[8] 朱文球，刘强.一种新的图像语义自动标注与检索算法[J].计算机应用研究，2007（7）：318?320.
　　[9] 王妍宁，郭雷，方俊.一种新的图像语义自动标注模型[J].计算机工程与应用，2011（7）：193?197.
　　[10] 韦布.统计模式识别[M].王萍，杨培龙，罗颖昕，等译.2版.北京：电子工业出版社，2004.

 

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