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基于虚拟关联反馈与聚类的图像检索技术研究
引用本文:王小玲,谢康林. 基于虚拟关联反馈与聚类的图像检索技术研究[J]. 计算机工程与设计, 2008, 29(6): 1465-1469
作者姓名:王小玲  谢康林
作者单位:1. 上海立信会计学院,信息科学系,上海,201620
2. 上海交通大学,计算机科学与工程系,上海,200030
基金项目:上海市教育委员会基金 , 上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金 , 上海市高校高水平特色发展基金
摘    要:基于虚拟相关反馈(PRF)技术,提出了一种新的自动关联反馈检索方法--外部自动相关反馈(OARF).该方法基于图像内容特征距离,应用K-均值聚类,自动扩展查询图像特征,从而提高检索性能.试验结果表明,OARF能够降低用户负担,显著提高原始检索算法的性能,缩小"语义鸿沟".

关 键 词:图像检索  图像语义  虚拟相关反馈  自动相关反馈  K-均值聚类
文章编号:1000-7024(2008)06-1465-04
修稿时间:2007-04-23

Research on pseudo-relevance feedback and clustering-based image retrieval
WANG Xiao-ling,XIE Kang-lin. Research on pseudo-relevance feedback and clustering-based image retrieval[J]. Computer Engineering and Design, 2008, 29(6): 1465-1469
Authors:WANG Xiao-ling  XIE Kang-lin
Affiliation:WANG Xiao-ling1,XIE Kang-lin2(1.Department of Information Science,Shanghai Lixin University of Commerce,Shanghai 201620,China,2.Department of Computer Science , Engineering,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030,China)
Abstract:A novel auto relevance feedback image retrieval method called the outer auto relevance feedback(OARF) is proposed based on the pseudo-relevance feedback technology.This method selects positive images according to the feature distance of images from the initial retrieval results using the K-means clustering approach.Retrieve images to each of the positive images which cover more objective features.Experimental results demonstrate that the OARF can release users' burdens in retrieval and improve the retrieval...
Keywords:image retrieval  image semantic  pseudo-relevance feedback  auto relevance feedback  K-means clustering  
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