结合相关反馈日志与语义网络的图像标注

连接高层语义和低层视觉特征的图像语义标注技术能够很好地表示图像的语义,提出并实现了一种结合相关反馈日志与语义网络的图像标注方法。该方法以收集的用户相关反馈日志为基础获得图像的语义信息,通过计算图像间的语义相似度进行语义聚类并采用语义传播的方式实现图像的语义标注。实验结果表明,随着相关反馈日志库的不断扩充,图像库中越来越多的图像会在反馈的过程中得到标注且标注的准确率会随着反馈次数的增加而趋于稳定。     

基于内容的图像检索中的相关反馈算法

近几年,相关反馈算法作为解决图像检索问题行之有效的方法,受到人们越来越多的重视,各种各样的相关反馈算法层出不穷,该文回顾了早期的启发式相关反馈算法和近期的最优相关反馈算法,对现有的相关反馈算法进行了分析、总结和对比,并提出了今后相关反馈算法的发展方向。     

一种基于SVM的相关反馈图像检索算法

相关反馈技术是近年来图像检索中的研究热点,以MPEG-7的边缘直方图作为图像特征,以支持向蕈机(SvM)为分类器,提出一种新的相关反馈算法.在每次反馈中对用户标记的相关样本进行学习,用历次返回的结果更新训练样本集,建立SVM分类器模型,并根据模型进行检索.还对不同核函数的SVM进行了对比,得出RBF核函数的SVM有较高的检索精度.使用由10000幅图像组成的图像库进行实验,结果表明,算法可有效地检索出更多的相关图像,并且在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力.     

基于强化学习的相关反馈图像检索算法

相关反馈算法是图像检索不可缺的重要组成部分,是近来图像检索中研究的一个热点。提出了基于强化学习的相关反馈算法。根据强化学习中的Q_学习函数,建立矩阵Q,对每幅图像建立对应的一项Q_i（i=1,2,…,n）,记录每幅图像的本次检索中的累计反馈值,并根据加权特征法计算新的特征,对于每幅反馈的图像根据Q_学习函数计算其当前的累计反馈值。Q值越大即越与例子图像相关。由于强化学习是通过不断对环境的反馈来获得最佳的路径,这与相关反馈通过对用户检索意图的摸索来获得最优答案的思想一致。实验表明,提出的相关反馈算法具有更大的优越性。     

基于贝叶斯分类器的图像检索相关反馈算法

由于图像底层特征及其本身所包含的上层语义信息的巨大差距,使得基于内容的图像检索很难取得令人满意的效果.作为一种有效的解决方案,在过去的几年中,相关反馈在该研究领域取得了一定的成功.提出了一种新的具有学习能力的反馈算法.该算法基于贝叶斯分类原理,运用不同的反馈策略分别处理正、负反馈,同时它具有学习能力,可以运用用户的反馈信息不断地修正检索参数,使系统的检索能力得到不断的提高.通过在大图片库上的检索实验 ,该算法产生的效果大大优于当前其他的反馈方法.     

基于网络结构的图像检索相关反馈

相关反馈方法越来越多地应用到图像检索领域,而现有的相关反馈方法鲁棒性较差,由此提出一种新的相关反馈算法。该算法首先对查询图像进行颜色、纹理、形状的特征提取,组成特征向量;然后进行特征相似比较,返回初始检索结果,在反馈阶段,通过标记的相关和不相关图像构造用户反馈矢量作为查询偏好,用已经建立好的图像之间的资源分配矩阵乘以用户反馈矢量,实现资源的扩散和图像重排;最后把重排后的图像返回给用户,并提出一种改进资源分配矩阵的方法。实验结果表明,算法不仅鲁棒性强,而且反馈效果出色。     

一种新的基于SVM的相关反馈图像检索算法

提出了一种新的基于支持向量机(SVM)的相关反馈图像检索算法。实验结果表明,该算法在一定程度上解决了基于SVM的相关反馈图像检索中存在的样本不足的困难,提高了系统的检索性能。     

基于FSRM的相关反馈图像检索算法

在基于内容的图像检索中,低层视觉特征和高层语义之间的“语义鸿沟”一直是基于内容图像检索技术前进的一大障碍。相关反馈机制在一定程度上缩小了图像检索中的“语义鸿沟”。提出了一种基于模糊语义相关矩阵(FSRM)的相关反馈算法。该算法根据用户对检索结果的反馈调整模糊语义相关矩阵中的权值,从而捕捉用户的检索企图,通过对模糊语义相关矩阵中数据的学习不断修正语义矩阵,达到低层视觉特征到高层语义特征的过渡,最终提高了查询的准确度。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于颜色特征图像检索与相关反馈综合研究

介绍了三种基于颜色特征的图像检索算法,说明了相关反馈的基本原理,随后指出上述三种算法各自的优势与不足,提出了把上述三种算法和相关反馈进行综合考虑的算法思想,并通过实验数据给出说明该方法效率明显高于前三种方法,最后提出了该方法的进一步发展方向。     

基于内容的图像检索相关反馈算法的改进

基于内容的图像检索研究(Content-based Image Retrieval, CBIR)的目的是实现自动地、智能地检索图像,研究的对象是使查询者可以方便、快速、准确地从图像数据库中查找特定图像的方法和技术.本文在改进传统的相关反馈算法基础上,引入可更新的特征库,可以将用户反馈的信息逐步嵌入到这个可更新特征库中.实验结果证实了本文改进算法的有效性.     

基于支持向量的图像相关反馈检索

对图像相关反馈检索过程建立二分类的支持向量机问题模型,进而提出基于支持向量的图像相关反馈检索方法.比较了基于支持向量的反馈检索方法和传统的反馈检索方法的检索性能,研究了特征提取对支持向量机性能的影响.实验结果表明,基于支持向量的图像相关反馈检索方法具有较好的图像检索效果.     

Hidden annotation for image retrieval with long-term relevance feedback learning

Hidden annotation (HA) is an important research issue in content-based image retrieval (CBIR). We propose to incorporate long-term relevance feedback (LRF) with HA to increase both efficiency and retrieval accuracy of CBIR systems. The work contains two parts. (1) Through LRF, a multi-layer semantic representation is built to automatically extract hidden semantic concepts underlying images. HA with these concepts alleviates the burden of manual annotation and avoids the ambiguity problem of keyword-based annotation. (2) For each learned concept, semi-supervised learning is incorporated to automatically select a small number of candidate images for annotators to annotate, which improves efficiency of HA.     

基于多特征融合和Adaboost算法的图像检索

提出了一种多特征融合的图像检索方法。首先将图像进行分块,并提取分块主色,然后采用主色直方图作为图像的颜色特征。同时,提出采用Gabor小波描述图像的纹理特征,采用小波矩描述形状特征,最后将三种不同特征进行融合的检索方法。为了提高图像检索的准确度,提出Adaboost的相关反馈算法,在反馈过程中,Adaboost算法对特征进行降维,加快检索的速度。最后分别给出基于单一特征,特征融合和相关反馈方法的查准率和查全率,并对实验结果进行分析。     

基于贝叶斯学习的视频检索相关反馈算法设计*

针对信息检索中如何提高检索的精度问题,提出了一个基于相关反馈的视频检索算法.使用概率框架来描述检索问题,并根据贝叶斯学习按照用户的行为来更新概率分布,实现自动相关反馈,提高了检索精度.实验表明,用该算法检索的准确度比基于最近邻特征线(NFL)的视频检索方法有明显提高.     

基于多特征融合和相关反馈的图像检索

鉴于单一视觉特征不能很好地表达图像内容,提出一种融合图像颜色、形状、纹理特征的图像检索方法。最后采用支持向量机（SVM）的相关反馈算法提高图像检索的准确度,缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟。实验结果说明提出的方法具有良好的检索性能。     

综合颜色、纹理、形状和相关反馈的图像检索*

提出了一种综合颜色、纹理和形状三种特征并进行多层检索的方法;同时,将相关反馈技术融合到算法中,通过调整特征间和特征内的权重来提高检索准确率.实现了一个图像检索原型系统,将不同实验结果进行了比较和分析.实验结果表明,提出的方法具有良好的检索效果.     

综合颜色和纹理及SVM相关反馈的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和纹理特征的图像检索方法。针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用Gabor小波提取纹理特征。为提高图像检索的性能,提出了一种支持向量机的相关反馈方法。实验结果表明,该方法具有较好的检索性能。     

基于目标区域和相关反馈的图像检索

提出了一种基于目标区域和相关反馈的图像检索方法,首先采用改进的K均值无监督分割方法将图像分割成区域,然后提取每个区域的颜色、位置、形状特征进行相似度计算;最后采用基于支持向量机（SVM）的相关反馈算法提高检索精度。实验结果表明,方法具有良好的检索性能。     

一种基于颜色纹理和相关反馈的图像检索方法

提出了将颜色特征中的分块主色法,纹理特征中的分块灰度共生矩阵以及相关反馈技术相结合来共同进行检索,并采用相关反馈技术通过更新权值的方法来调整图像颜色、纹理特征系数以及对应于这两种特征的图像各分块的权值。实验结果表明,该方法具有较高的准确性,并且具有较好的检索效果。