【摘 要】
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随着计算机和网络技术的快速发展,Internet和数字图书馆中数字图像数据得到了快速的增长,因此如何有效地检索这些图像信息变得非常重要.传统的基于关键词描述的检索由于存在
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随着计算机和网络技术的快速发展,Internet和数字图书馆中数字图像数据得到了快速的增长,因此如何有效地检索这些图像信息变得非常重要.传统的基于关键词描述的检索由于存在描述能力有限、主观性强、需要手工标注等问题,已经不能满足用户需求.针对这些问题,研究人员提出基于内容的图像检索(CBIR)技术.但由于CBIR中存在语义鸿沟和视觉感知的主观性等问题,检索效果不尽人意.为了克服上述问题,研究人员将相关反馈技术引入到CBIR系统中.相关反馈技术已经被证明是一项有效的技术,在交互式的CBIR系统中得到了广泛应用.本文的研究目标是通过相关反馈技术提高CBIR系统的精度,研究重点是解决小样本问题和视觉感知的主观性问题.取得的研究成果包括:
1)提出了一种基于SVM的相关反馈新算法,算法通过受限随机选择和多SVM分类器融合,解决基于相关反馈的图像检索中存在的部分问题,提高了图像的检索精度.
(1)在受限随机选择方面,根据图像相似性度量,使用阈值限定随机选择的范围,并根据相似度层次对限定的范围进一步划分.该方法能够增加训练样本数目,解决了反馈中小样本问题.
(2)在多SVM分类器融合方面,根据单个分类器的分类性能和用户对相关样本、不相关样本的重视程度,动态计算多个SVM分类器权值,然后通过权值融合分类结果.该融合方法较好地解决了视觉感知的主观性问题,能更好地满足不同用户的查询需求.
2)实现了基于相关反馈的图像检索原型系统ImageSaker和网络图像检索原型系统Soutu.
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