基于内容的图像检索技术（5）

五、检索效果评价方法

基于内容的图像检索方法很多,在具体应用中只有采用恰当的检索算法才能得到满意的结果。因此,需要对这些算法进行评估,比较其优劣。检索算法评价方法能够在相同的条件下找出最佳算法。在目前已有的一些评价准则中,主要有以下两种:

1.以查全率和查准率为基准的方法查全率和查准率一般定义为:

查全率=检索到的相关图像数目/所有相关图像数目;

查准率=检索到的相关图像的数目/已检索出的图像数目。

为了评价算法的优劣,用户可以选定含有特定目标的图像作为一组相关图像,然后根据返回的结果计算查全率和查准率。查全率和查准率越高,说明该检索算法越有效。

2.排序评价方法

如果图像匹配采用相似性比较,那么,根据不同的相似性尺度,返回的图像数目可能不同,此时采用该方法。方法是:

(1)选定一定数目的含有特定目标的相关图像,如水池、草坪、人与人会谈等。

(2)固定返回图像的数目,把返回的图像按相似性大小排序。

(3)计算有关返回图像的排序评价指标。比如计算检索到的相关图像在所有返回图像中的序号平均值。在理想情况下,所有相关图像都排在最前面,因此,平均值越小,表明检索算法越好。还可以计算丢失的相关图像占所有返回图像的比例,这个值越小,表明成功率越高。

基于内容的图像检索技术由于能够根据图像的可视内容产生查询,从而方便了用户,因此在许多领域具有广泛的应用前景。如艺术馆和博物馆馆藏资料的管理、地球资源遥感图像的检索、建筑和工程设计图纸的查询、时装设计以及犯罪记录调查等,尤其是计算机网络技术和通信技术的发展,未来在网络购物和交互式电视方面,这项技术大有用武之地。