基于多类SVM相关反馈技术的研究

相关反馈技术是提高图像检索性能的一个重要手段,本文提出了一种新的基于多类SVM的图像相关反馈检索方法,检索结果表明多类SVM方法在检索性能上具有较其他检索方法更高的检索准确性,并且其检索的密集度较传统SVM检索方法更优．     

基于内容图像检索中的相关反馈技术

相关反馈技术提供了填补图像检索中低级特征与高层语义之间的巨大鸿沟的方法,从而保证了基于内容的图像检索的效率和效果。相关反馈算法从解决反馈信息量不足、反馈检索器性能和加强实时性三个方面问题可分为三类：反馈图像选择算法、反馈检索与分类算法及日志挖掘算法等。本文提出了相关反馈处理框架并详细介绍了三大类算法及思想,并进行了比较和总结。     

基于支持向量机的二次距离约束图像检索技术

相关反馈技术是图像检索过程中的一种交互式技术。在图像检索中,传统支持向量机作为反馈学习仅仅是把相关反馈看作模式分类问题。然而在海量图像数据中,映像到特征空间中的图像是线性不可分的,在图像检索中仅靠简单的模式分类来学习反馈,得不到理想的学习效果。本文在无约束的反馈算法的基础上提出了二次约束距离算法,即在基于支持向量机得到分类后。对分类结果按照距离相关图像的聚类中心进行再次排序后,将结果回馈给用户。     

一种基于二进制语义特征向量的协同过滤方法

提出了一种图像检索新方法,通过用高层语义描述图像,用二进制特征向量判断语义特征是否存在,由向量计算若干图像相似的可能性(即概率),再根据概率值判断图像的相似度值.通过收集每一次检索时用户的反馈信息,采用协同过滤技术挖掘以往用户的反馈信息,同时给数据库中每幅图像分配一个领域,若检索中图像代码相同则提高它们的相似度.通过比较查全率和查准率,证明该方法优于传统的基于内容的图像检索方法.     

基于模糊多类SVM的图像检索相关反馈

提出一种基于模糊多类SVM(FSVMs)的图像检索相关反馈算法.首先,将图像检索的相关反馈过程看成是一个正样本类和多个负样本类之间的多分类问题,改善了反馈固有的正负样本不对称问题;其次,将受限随机选择（CRS）扩展为多类受限随机选择(MCRS)来扩充多类负样本,解决小样本问题;并以记忆性标注的方式降低用户多类标注的疲劳和误差.实验结果表明,该方法能在较少的反馈次数内得到较满意的检索结果.     

基于非负矩阵分解的相关反馈图像检索算法

提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的相关反馈检索算法．在每次反馈过程中,由用户标记与查询图像相似的正例样本的特征向量构成样本矩阵,进行NMF分解,得到NMF的基矩阵和样本的系数矩阵,然后根据分解所得的模型进行检索．由于NMF在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表的空间中的分布,因而可以有效地提高检索的查准率．使用由500幅图像组成的图像库进行实验,通过与特征加权以及支撑向量机相关反馈方法的比较表明,该方法通过交互的NMF相关反馈,确实能使图像检索的查准率得到较大的提高．     

一种基于遗传算法自学习的图像检索方法

目的 根据传统的相关反馈图像检索的不足，结合遗传算法的优越性，提出了基于遗传算法自学习的图像检索方法，以改进图像检索性能。方法首先通过相关反馈中的人-机交互过程，进行遗传算法的初始群体构造，再通过遗传算法进行自学习，获得满足用户语义要求的最优解。结果实验证明，该方法能够提高检索的性能，查找出更多表达用户查询意图的图像。结论给出了遗传算法在相关反馈图像检索中的应用方法。利用遗传算法自学习的过程，能够发现用户潜在的需求，改善查询结果。     

基于Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索

针对医学图像检索问题,提出了一种结合Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索算法.首先,采用Gabor滤波器的方法对医学图像进行纹理特征提取,计算图像相似度;然后,利用相关反馈技术调整图像之间的相似度,改善图像检索过程中的人机交互性能.实验表明,通过相关反馈,该方法有效地提高了检索结果的查准率、查全率.     

交互式图像检索中的相关反馈技术研究进展

相关反馈是近年来交互式图像检索领域研究的重要方向.首先提出了基于相关反馈的图像检索系统框架,并在此基础上从机器学习的角度分析了相关反馈学习的算法模型、样本获取、分布密度估计,及其在其特定应用背景下的困难和挑战.进而对图像相关反馈技术的研究现状进行调查总结,从聚类和分类两个方面对各种相关反馈算法在基于内容的图像检索中的应用进行了较为深入地研究和比较.最后对相关反馈技术发展趋势进行了展望,指出了该技术与图像语义抽取、用户模型建立以及软计算技术之间存在的密切关系.     

基于支持向量机的相关反馈算法研究

相关反馈技术是近年来在图像检索中较为重要的研究方法,通过相关反馈可以形成图像低层视觉特征与用户高层语义特征的映射关系．从机器学习的角度,介绍一种以支持向量机为分类器的新的相关反馈方法,在一定程度上解决了基于内容的图像检索中存在的由于底层特征和上层理解之间的差异而造成的“语义鸿沟”（semanticgap）问题．     

基于稀疏贝叶斯模型的视频恢复方法研究

 结合压缩感知的稀疏表示理论和贝叶斯模型,提出一种在数据库中进行快速有效的视频信息查询和视频恢复的方法。根据最小l ₁范数重构数据信息的要求,方法利用贝叶斯模型对参数进行估计,并通过稀疏特性对视频分类和特征提取,达到恢复视频信息的目的。实验结果表明,比较主成成份分析和随机投影算法,该文的实现方法具有更好的恢复性能。     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库; 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索; 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.     

基于感兴趣区域和神经网络的图像检索

提出一种感兴趣区域的图像检索方法,该方法首先采用遗传FCM算法对图像进行分割,然后提取分割后的区域特征进行检索;为了缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,最后提出一种基于神经网络的相关反馈方法,实验表明,该方法具有较好的检索性能,系统具有较高的查全率和查准率.     

一种基于区域模糊特征的图像检索方法

提出一种新的基于区域模糊特征的图像检索方法(Region-Based Image Retrieval with Fuzzy Features,RBIRFF).先将图像分割成区域后,利用模糊集理论计算每个区域的模糊特征,再利用区域特征间相似度计算方法,进行图像相似度测量.最后,按照相似度的降序排列图像,得到检索结果.介绍了RBIRFF原型系统的设计和实现,并用实验测评了其检索性能.提出的方法对大型图像数据库的快速和准确检索,有广泛的应用前景.     

基于压缩感知的图像检索方法研究

针对大尺寸图像的特征提取算法复杂度高、特征信息容易缺失的问题,利用压缩感知理论中关于少量测量值可以精确重构原始信号的特性,提出了一种基于压缩感知的图像检索方法。首先对图像进行小波变换、分块预处理;然后构造分块多项式确定性测量矩阵,并对分块图像进行压缩感知快速测量,得到少量的压缩测量值代表图像的特征;最后采用加权距离方法计算图像测量值特征的相似度,实现图像的精确检索。仿真结果表明,该方法在图像检索速度和查准率、查全率等指标上具有更高的性能,能应用于大量复杂图像的检索。     

多特征组合和用户反馈的图像检索算法

针对单一特征只能描述图像内容部分信息的缺陷,为获得更高准确率的图像检索结果,设计一种基于多特征组合和用户反馈相融合的图像检索算法.首先提取图像的多种特征,将其组合形成图像检索的特征向量,并采用欧氏距离计算图像间的相似度,实现图像初步检索;然后通过用户对图像初步检索结果进行评价和反馈,并采用机器学习算法根据反馈结果对图像初步检索结果进行调整,实现图像的精确检索;最后采用图像库检索的标准数据进行仿真测试.测试结果表明,该算法获得了稳定的图像检索结果,图像检索准确率明显高于其他算法.     

基于内容的图像特征相关性检索方法

针对目前基于内容的图像检索系统在模型优化及通用性设计等方面的局限性，以图像单一特征描述和提取方法为基础，根据人机交互的相关反馈原理，分析图像组合特征归一化权值系数，提出一套图像特征相关性检索新方案，并在着重对基于内容的图像特征相关性检索算法研究基础上，参照国际标准MPEG－7所提供的通用性系统设计规范，对新方案下的图像检索通用模型进行概念设计，为解决基于内容的图像检索技术在Internet上实用化的瓶颈问题，提供一条新的思路，实验结果验证了新方案的合理性。     

New method of image retrieval based on interest image region blocks and comprehensive features

We propose an image retrieval method based on interest image region by asymmetrical blocking. An image is segmented into the interest region and background region on a certain rule. For the interest image regions, the color histogram of the uneven blocks is extracted as the color characteristic. We also collect the mean and variance value of the Gabor filtering results of background blocks as texture features of the background image. Then, the images can be retrieved by synthesizing the image color and texture features. We test our approaches by analyzing the results of recall and precision indicators for the Corel image data-base. The experiment results show that the proposed method performs effectively and accurately, which is more effective to retrieve the distant-view images, and the achieved precision increases by about 10% without loss of the retrieval call compared with some other traditional search methods.