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     

基于分块小波粒子群混合的图像智能检索

虽然许多基于颜色直方图的图像检索系统已相当成熟,但其搜索质量却不尽如人意,为此本文提出了一种分块小波直方图与粒子群优化融合的新方法。该算法引入小波技术提高了特征提取的有效性,采用分块技术扩展了图像检索性能,结合微粒群算法进行智能搜索加快了算法的执行速度。实验结果证实,该算法对图像数据库的相似度搜索是切实可行且行之高效的,为大型图像数据库的智能图像检索问题提供了解决方案。     

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.     

图像检索中相关性反馈模型研究

相关性反馈是图像检索中一个重要的组成部分。本文介绍了文本检索中相关性反馈技术及相关性反馈模型。在此基础上,引入基于内容的图像相关性反馈技术及相关性反馈模型。     

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。     

粒子群优化算法在柔性边缘检测方法选取中的应用

边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果好坏直接影响到后面的图像分析。柔性形态变换用于图像边缘检测的方法有多种,粒子群优化(PSO)算法是一种有效的全局优化方法,广泛应用于函数优化,神经网络训练以及模糊系统控制等领域。该文将粒子群算法引入柔性形态学用来选取最佳图像边缘检测方法。实验结果证明,该文所提方法行之有效,值得推广。     

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。     

无容量限制设施寻位问题的粒子群算法

利用粒子群算法求解无容量限制设施寻位问题,构造设施位置的粒子表达式,建立此问题的粒子群算法.并对12个基准测试题进行数值试验分析,结果表明粒子群算法可以快速、有效求得无容量限制设施寻位问题的优化解,是求解此问题的一个较好方案.     

一种基于粒子群优化的K-均值彩色图像量化算法

目的利用粒子群优化算法和K-均值方法研究彩色图像的量化问题。方法针对K-均值聚类量化算法对初始值比较敏感,易陷入局部极小值从而使得算法得不到全局最优解,为局部搜索算法,以及粒子群优化算法是一种全局寻优方法的特征,把K-均值聚类方法和粒子群优化算法结合起来,将K-均值聚类方法中的聚类函数作为粒子群优化算法中的粒子适应度函数,对彩色图像进行聚类量化。结果实验表明新算法在峰值信噪比和均方根误差评判准则下可以得到更好的量化结果。结论新方法有效地克服了K-均值聚类方法和粒子群优化算法的不足。     

求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法

奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.