基于移动中心点图像检索的相关反馈技术

为了解决图像捡索中的“语义鸿沟”问题，本文提出了基于移动中心点的图像检索相关反馈方法，通过人与计算机的交互，获取人对图像的理解，并不断的调整图像特征的权值以及相似度量中的参数，最终得到与用户需求相吻合的结果。实验证明此法可以有效提高语义分类的准确性。     

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图像检索算法

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 ,从机器学习的角度 ,以支持向量机 (SVM)为分类器 ,提出了一种新的相关反馈方法。在每次反馈中对用户标记的正例和反例样本进行学习 ,建立 SVM分类器作为模型 ,并根据学习所得的模型进行检索。由于 SVM分类器在一定程度上勾勒出了相关图像在特征空间中的分布 ,因而对整个图像库进行检索时可以查找到更多的相关图像。使用由9918幅图像组成的图像库进行实验 ,结果表明 :该方法可以通过交互的反馈过程 ,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     

基于内容的图像检索

基于内容的图像检索是一个研究热点,事实证明,多特征的基于综合图像检索优于基于单一特征的检索。该文在特征选取的基础上提出了不同于传统的颜色特征的提取方法,并提出改进的多特征综合检索的方法。     

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。     

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．     

基于粗糙集与SVM的图像检索相关反馈算法

通过有效的组织粗糙集理论的约简算法与支持向量集中的分类算法,借助用户的反馈标记,较大的提高了图像检索查全率与查准率,使检索的目标图像更能符合用户的语义特征.由于粗糙集理论的引入消去了本次检索的冗余属性,提高了图像检索的时间复杂性.SVM与相关反馈的结合降低了维数灾难,也降低了高层语义与低层特征的差异带来的困难.     

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.     

图像索引和相关反馈在RBIR中的应用

图像索引和相关反馈是改进基于区域的图像检索(RBIR)的2种有效的方法.本研究在图像索引方面采用随机局部搜索(RLS)算法对图像上的区域进行聚类,并引入倒查文件技术对图像库进行索引;在相关反馈方面,采用基于支持向量机的相关反馈算法来改善检索结果,并提出了一种新的核函数使该算法更适宜基于区域的图像表示.在海量图像数据库上的实验结果说明了该算法的有效性.     

基于内容图像检索中的"语义鸿沟"问题

目的探讨目前CBIR系统中广泛存在的“语义鸿沟”问题。方法阐述了该问题的表现及产生的实质;从获取图像语义的角度出发,研究和分析了当前针对这一问题的一些处理方法以及存在的问题,并提出了初步的解决思路。结果现阶段在CBIR中应用多层次的相关反馈方法,能够较好地建立和修正图像低层特征与高层语义间的联系,有助于缩小图像检索过程中的“语义鸿沟”,并达到了一定程度语义检索的目的。结论实现真正意义上的基于语义的图像检索,将是解决“语义鸿沟”问题的最有效途径。     

粒子群优化结合相关反馈的花卉图像检索

针对花卉图像特性,为平衡花卉图像检索系统的检索精度与速度,提出一种将粒子群优化结合于花卉检索相关反馈的算法.算法以2RGB为花卉图像的颜色模型,选取计算量较小的图像低层特征描述,按用户的满意度对检索结果进行评价,指导反馈过程中粒子的最优运动方向.实验结果表明,该算法能有效提高系统的检索效率.     

基于内容的彩色细胞图像检索

提出了一种结合颜色、纹理和形状特征的细胞病理图像检索方法．首先,运用K-均值聚类方法提取出细胞核,并且采用多域值分割算法去除细胞图像中的背景区域．提取的特征包括颜色、纹理和形状等,这些特征能很好地表征单核细胞的主要特性．由于提取的特征数值范围以及物理意义不尽相同,对特征进行了归一化处理．最后提出了相关的反馈系统．该系统可以自动地调整不同特征的权值,提高了图像检索的准确率．运用该方法进行细胞图像的检索更符合人的视觉感觉要求,比仅仅提取一个特征的方法更加准确．     

基于内容的大规模图像检索基本方法

基于内容的图像检索方法是利用互联网上大量的图像信息,以计算机视觉、信息检索、统计学习等理论为基础,发展图像内容的提取和检索技术。本文主要针对提取的显著点和特征缺乏语义信息的问题,提出将显著点和SVM相关反馈结合的图像检索方法。     

基于不对称贝叶斯学习的图像检索相关反馈算法研究

基于贝叶斯(Bayesian)理论的相关反馈技术是可有效提高图像检索性能的重要手段之一.然而,当前大多数的Bayesian反馈算法普遍受到小样本问题和训练样本不对称问题的制约.本文提出一种新的相关反馈算法,该算法将查询点移动(query point movement,QPM)技术嵌入Bayesian框架中,并采用不对称的学习策略处理正、负反馈信息,故而称之为不对称Bayesian学习(asymmetry Bayesianlearning,ABL).对于正例样本,该算法同时考虑用户提供的正、负反馈信息,并借助QPM技术估计相关语义类图像的概率分布.对于负例样本,采用一种半监督学习机制以应对负例样本稀缺问题.首先,通过随机采样从数据库中选取一组无标记图像,然后,利用QPM技术对其进行数据审计.最后,将审计后的无标记图像作为额外的负例样本,并与用户标记的负反馈信息一起用于估计不相关语义类图像的概率分布.仿真实验及对比结果表明,不对称Bayesian学习策略可显著提高相关反馈的效率,且本文算法的检索性能明显优于当前其它的相关反馈算法.     

基于内容的图像检索技术的现状和发展趋势研究

介绍了基于内容的图像检索技术的特点,讨论了各种特征提取技术,阐述了相关反馈、性能评价等内容。     

多特征融合及SVM相关反馈技术在教育资源图像检索中的应用

首先介绍了教育资源图像检索系统的结构模型和基本模块,然后介绍了图像特征提取技术,在颜色特征提取中主要应用了分块直方图法,在纹理特征提取中应用了Gabor小波变换法,在形状特征提取中主要应用了不变矩法,通过3种特征的权重分配将多特征融合进行图像初次检索,然后采用基于SVM的相关反馈技术进行多次检索。实验证明,多特征融合和相关反馈技术的引入有效提高了教育资源中图像检索的查准率。     

基于多反馈累积综合的新闻图像检索方法

通过分析新闻图像检索的应用特点,提出了一种多反馈、累积的图像检索方法．在贝叶斯分类模型的基础上,构造图像特征的分类方法,进一步得到图像的分类概率;设计多个反馈指标上的概率综合公式及先验概率的累积修正方法．实验结果表明,所提出的算法是有效的,并具有较好的性能．     

基于相关反馈的视频检索算法

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。利用信号在神经网络中来回传递实现自动相关反馈,提高了检索精度,且最大限度地减少了相关反馈中人的参与,最后检索的结果是与查询最接近的一段视频片段。给出了神经网络的构造和具体的检索算法,并与基于关键帧的视频检索方法进行了比较。实验结果表明,用该算法检索的准确度比用基于关键帧的视频检索方法平均提高6%以上。     

基于颜色特征和相关反馈的图像检索方法

提出了一种改进的基于颜色特征的图像检索方法.该方法通过最大颜色连通区域及其边缘颜色粗糙度来获取区域特征,减少了对颜色的依赖.将图像间的相似度定义为整体相似度与以图像分块为基础的局部相似度的加权和,并通过反馈机制不断调整权值,提高了图像检索的精确度.     

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.