一种改进的基于标准离差的相关反馈图像检索方法

MARS系统是采用相关反馈方式进行图像检索的一个范型.本文在分析该系统所采用权值调整算法基础上,考虑负例图像因素引入了一个参数,并提出了一种新的改进算法.通过在由1000幅图像构成的Corel数据库中的试验,改进后算法在大部分图像类型的检索上性能有明显提升.     

一种基于区域检测的图像检索相关反馈方法

提出一种基于用户兴趣区域检测的图像检索相关反馈学习方法,利用用户反馈为正相关的图像进行学习,进而猜测用户意图,获得更令用户满意的检索结果。该反馈学习方法的框架如下：1）对正相关的反馈图像与查询图像进行特征匹配;2）对匹配的特征使用RANSAC模型进行校准;3）进行区域选取。在选取了兴趣区域以后,可以将该区域直接抠取或将其中的特征点权值增强作为新的待查图像进行检索,提高检索的精度。实验表明本文方法可以返回更符合用户心意的检索结果。     

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。     

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.     

基于交互式遗传算法和粗糙集的图像检索方法

针对如何在图像检索系统中客观地表达用户的感知,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的相关反馈图像检索方法.采用粗糙集的方法求出图像的最简视觉特征子集,采用交互式遗传算法,对每一次反馈得到的候选图像集进行评价,利用遗传算子从图像库中选出接近用户需求的图像.实验表明该方法能有效的提高检索效率,是一种更为理想的检索方法.     

一种基于多分类SVM的相关反馈图像检索方法

相关反馈技术是近年来图像检索中的重要研究方向,它有效地缩短了用户高层语义和图像底层视觉特征的差距,大大提高了系统的检索精度,SVM因其通用性和出色的分类能力逐渐被引入到图像检索系统中.为了进一步提高检索效率,采用三级反馈机制引入模糊相关,用户对检索结果标记为相关图像、模糊相关图像和不相关图像,并对经典的查询向量点移动算法进行修改,在此基础上运用多分类SVM提出一种新的相关反馈图像检索方法.试验表明这是一个有效的方法.提高了图像检索效率.     

一种具有相关反馈的图像检索方法

图像底层特征和高层语义之间存在着巨大的语义鸿沟.受限于图像理解技术的发展水平和对认知的理解水平.目前,对图像语义的描述还无法由计算机自动建立.要克服语义鸿沟,需引入相关反馈机制.特征提取采用结合空间信息的颜色一致直方图方法,并建立了基于方差分析的权值调整方法进行反馈调节,有效地提高了图像检索准确率.     

一种基于相关反馈的图像检索算法

本文介绍了一种基于相关反馈的图像检索算法,并实现系统与传统的图像检索系统进行性能比较。经实验证明,该方法有效提高检索效率。     

一种基于记忆的图像检索相关反馈策略

相关反馈在基于内容的图像检索中成为提升检索效率的一项重要技术。然而,在图像检索中,高层语义与底层特征之间存在着巨大的"语义鸿沟",传统的相关反馈技术需要多次反馈才能获得满意结果,这使得用户的检索任务既耗时且繁琐。因此,本文通过对图像检索反馈日志信息的存储及使用过程进行分析,提出一种新的基于记忆的相关反馈策略。通过原型系统实验,与传统反馈策略相比,本文提出的策略对检索效率有明显改善。     

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。     

一种基于检索结果集的图像检索相关反馈算法

基于内容的图像检索相关反馈方法大都把着眼点放在调整用户反馈和修改系统的查询策略上,忽略研究每轮检索结果包含的丰富信息。本文基于移动查询点算法,提出截取部分检索结果作为检索结果集,在结果集中使用SVM方法并以系统交互过程的记忆为辅助得到最终结果的方法。由对比实验表明,本文的方法比传统反馈方法具有更高的查准率和查全率。     

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LMISVM的相关反馈图像检索

相关反馈技术是基于内容图像检索研究的热点。本文针对现有SVM相关反馈中假定相关图像的所有特征为相关这一不完全准确假设,提出了MISVM短期机器学习相关反馈方法。该方法采用多示例学习方法确定图像中每个特征的相关程度来提高SVM的分类准确性;在此基础上,为进一步提高系统反馈速度与准确率,通过保存以前训练好的分类器和反馈样本,提出了基于LMISVM长期机器学习的相关反馈方法。文中提出的两种方法与其它方法进行了比较实验,结果表明该方法优于其它方法。     

基于受限随机选择和检索结果集的相关反馈

本文将相关反馈看成一个二分类问题,从反馈中固有的问题和用户的需求为出发点,在传统的移动查询点的基础上,提出了改进的基于受限随机选择和检索结果集的图像检索相关反馈系统。实验证明,该方法很好的解决了反馈中固有的小样本问题和正负样本不对称的问题。同时,综合利用用户的反馈信息,在较少的反馈次数内得到了较好的检索准确率。     

基于高层语义及相关反馈的图像检索

在基于内容的图像检索基础上,提出了基于高层语义词和颜色词检索。在交互过程中充分发挥人的作用,系统不断自动地从图片中提取高层语义特征,并结合相关反馈技术优化系统性能。实验结果表明,系统取得了较好的性能。     

一种基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法

针对传统基于全局特征的图像检索方法存在的不足,提出一种基于显著点特征和SVM(support vector machine)相关反馈相结合的图像检索方法.显著点提取方法是对图像进行小波分解,选择粗分辨率下绝对值较大的小波系数,它们对应原图像中变化较大的区域,然后在细分辨率下跟踪这些小波系数,提取原图像中的能代表这些变化的点,即显著点;然后利用显著点的空间分布信息,提取显著点周围局部区域的特征进行检索,并对检索结果进行SVM相关反馈.实验结果表明,引入反馈的方法可有效地检索更多的相关图像,明显提高了检索的准确性.     

图像内容检索中的相似性度量和相关反馈

在颜色RGB三维空间中，结合空间解析几何，以分块直方图图像检索为基础，提出了特征向量的球域相似性度量算法，同时还时相关反馈进行了深入研究，改进了区域权重自动调整的相关反馈。最后，通过时检索结果进行验证，本文所叙述的方法有良好的检索效果。