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在图像检索领域当中,低层视觉特征和高层语义之间的"语义鸿沟"问题都是许多研究学者面前的一大障碍。相关反馈机制在一定程度上解决了"语义鸿沟"问题,同时相关反馈也存在反馈次数过多,反馈效果不够理想等问题。为解决上述问题,提出一种贝叶斯和模糊语义相关矩阵(FSRM)相结合的反馈算法。实现方法是:用贝叶斯分类器对图像库进行分类,达到压缩图像库的目的,然后用模糊语义相关矩阵对压缩之后的图像库进行检索,并反馈最终结果。研究结果表明,与贝叶斯算法和FSRM相比,本文提出的算法明显地提高了反馈效果,优化了反馈次数。