基于改进的排序学习的图片检索算法研究

图片检索是图片共享社会网络中的重要研究内容之一。传统的图片检索方法往往通过对用户输入的关键字和图片的文本描述加以匹配来进行图片检索。由于文本信息存在歧义性,图片的文本描述十分困难,因此检索结果的准确性低。为了提高图片检索的准确性,提出了基于排序学习的图片检索方法。将每幅图片通过多种特征描述符进行描述,当用户的输入为图片时,通过对比查询图片和图片库中图片的相似性进行图片检索。采用支持向量机和关联规则两种学习方法对特征描述符的权重组合进行学习,并提出了相应的学习算法。实验表明,提出的基于学习的图片检索方法与相关图片检索方法相比具有更高的准确性。此外,应用支持向量机和关联规则两种方法对分类函数进行学习时,由于两种算法通过相同的数据实例对图片描述符的权重进行学习,因此得到的结果是相关的。     

基于SVM的局部潜在语义分析算法研究

针对现有的Web文本分类与表示方法中出现的各种分类效果与性能优化等问题,基于局部潜在语义分析的理论原理,利用支持向量机分类优势,设计出一种基于文档与类别之间相关度的生成局部区域的算法,即S-LLSA。该算法在语义分析使用矩阵的奇异值分解过程中引入不同类别信息,分析特征词的局部特征,使用支持向量机分类器计算文本对类别的相关度参数,并应用于局部区域生成过程。通过实验表明,S-LLSA算法有效解决了局部区域如何进行局部奇异值分解问题,有效提高并优化了Web文本分类效果,更好地表示了Web文本潜在语义空间。