全球的色彩和纹理描述为Web图像检索的比较研究OtavioA.B.Penatti“，*，EduardoVallea}b,RicardodaS.Tomes“RECODLnb一InstituteofComputing(IC),UniversityofCnmpinns(Unicnmp),BrnzilDeportment。厂ComputerEngineeringandIndustrinlAutomntion(DCA),SchoolofElectricnlandComputerEngineering(FEEC),UniversityofCnmpinns(Unicnmp),Brnzil文章信息历史条：2011年3月10日收到2011年11月10日接收关键词：比较研究颜色描述纹理描述网页基于内容的图像检索效率和效益渐近复杂性相关分析理论本文提出了一种考虑的网络使用环境的颜色和纹理描述的比较研究。我们考虑的多样性和大规模方面的考虑大量的描述（24色和28个纹理描述，包括传统和最近提出的）网页。两个层面上的评价是：在算法complexides的理论分析与实验对比考虑效率和效益方面。对比实验比较了在小规模的数据集，并在大型异构数据库包含超过230万图像描述的表演。虽然在这两个设置的描述表演之间是有显着相关性，也有显着偏差，必须考虑选择大型任务时的描述。相关分析提供了最好的描述，这暗示他们结合使用的最佳机会。2011爱思唯尔公司保留所有权利简介本文介绍了全球的颜色和纹理描述符，考虑到网络作为使用环境的比较研究。在最近几年，数字图像的数量增长迅速。之间的主要原因，可能会提到的数字相机和高速互联网连接。这些元素已经创建了一个简单的方法来生成和发布全世界的视觉内容。这意味着，大量的用户每天可用的视觉信息越来越多。很多视觉信息是在网上提供，而且这已成为迄今规模最大，最复杂的异构的图像数据库。在这种情况下，有一个图像检索的关键需求系统[1,2]，可满足基于内容的图像检索（CBIR）系统。CBIR系统中，图像的描述是一个非常重要的元素。它是负责评估图像之间的相似性。描述可以根据图像分析物业，像，例如颜色或纹理的描述，分析颜色或纹理属性，分别归类。CBIR系统中，寻找工作过程如下。用户查询系统，通常情况下，通过使用查询图像。其属性编码成特征向量，然后比对数据库的图像，先前已提取的特征向量。比较是通过计算距离值，这些值将被用来排名根据他们的相似之处查询图像数据库图像。最后，最相似的图像显示给用户。在此过程中提取的图像性能和距离计算涉及的形象描述。因此，它是清除CBIR系统的形象描述至关重要。众所周知许多图像描述符取决于应用程序，他们的表现就是从一个应用程序到另一个应用程序而已。因此，进行图像描述符考虑使用不同的环境比较评价是非常重要的。文学介绍了几种颜色，纹理和形状描述的比较研究。最近的一项研究[3]比较大量的形象描述，在5个不同的图像集合的分类和图像检索任务。其他的研究是针对某些属性：形状描述[4-8]，纹理描述[9-11]，或色彩描述[12一14]。以我们的调查和比较，可以发现在第2.4和2.6中找到。在比较研究的描述中，在网上是很少考虑使用环境。在一般情况下，考虑描述的量很小，分析特定的应用。除此之外，渐近理论分析和其他提高效率的考虑，一般不详细讨论。我们的研究有许多新颖的方面。首先，它认为一大形容标志的数字：24个颜色和28个纹理形容标志，包括传统和最近提出的那些。我们的鉴定在二个水平做出：对算法复杂和实验性比较的一个理论分析。实验性比较做在具体和异种收藏。形容标志在一个网环境里被分析与包含超过230一千个图象与非常异种内容的数据库。实验性分析考虑效率和有效率方面。有效率评估在网环境里通过请求用户群附注答复相关性考虑到多少形容标志与语义相似性的人感知一致，为每次询问。我们研究的另一个重要方面是有关可伸缩性和多样性。当汇集的大小可观地，增加形容标志怎么执行？以及如何收集的异质性影响的描述符的效力？我们在网络环境下解决这两个问题的实验。大型、异质性国税发网站可以从中受益描述符组合使用。虽然相结合描述符是一个复杂的话题，许多相互竞争的技术，因此范围之外保持原位工作，我们执行的最好的描述，选择结合使用时，应考虑的互补性分析。我们集中力量评价关于全球形象描述,因为本地描述符有根本的不同费用和利益妥协,尤其是在涉及信息检索方面的高级别义背景。当地的形象探测器和描述已广泛地接受调查分别在[15-17}中。我们已经决定不再进行形状描述方面的研究，因为它们都有分割的依赖。众所周知，分割任然是一项艰难而且非常的依赖程序工作。因此，形状描述并不像异构环境下表现的那么成熟。读者感兴趣的形状描述符应该参考特定环境[4-8]中的比