基于相關(guān)反饋的圖像檢索研究.pdf

1、為了更好地解決基于內(nèi)容的圖像檢索中低級圖像視覺特征和高級人類語言之間的語義鴻溝問題,在檢索基本模塊中加入相關(guān)反饋的模塊,讓用戶參與到檢索過程中,提交對于前次檢索的意見幫助機器學(xué)習(xí),更進一步了解用戶的檢索需求,更可能準(zhǔn)確地“猜測”用戶意圖。
　　 本文在構(gòu)建相關(guān)反饋的檢索模型時,對圖像進行分塊提取特征向量,使用直方圖提取顏色特征,使用基于MPEG-7的邊緣直方圖描述符提取紋理特征,使用多元正態(tài)分布來建模特征空間,使用LOGISTI

2、C回歸模型對圖像特征向量的內(nèi)部向量進行動態(tài)權(quán)值的調(diào)整,使用新的權(quán)值計算圖像間相似度,使用貝葉斯估計模型估算出調(diào)整權(quán)值后圖像數(shù)據(jù)庫中圖像符合用戶前一次標(biāo)記特點的概率,以此為排序基礎(chǔ)對圖像進行降序輸出。主要研究工作有:
　　 1.學(xué)習(xí)了現(xiàn)有的圖像特征提取方法,特別是顏色和紋理特征的提取算法,根據(jù)人眼對圖像顏色和紋理的視覺感知敏感度的不同,提出分配兩種特征不同維度的提取方法,更高效率地利用特征向量的維度。
　　 2.通過研究動