【摘 要】
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近几年来,CBIR技术受到广泛关注,由于语义鸿沟的存在,初始检索效果不太令人满意,为了使检索性能得到提高,一些重排序方法被提出,其中交互式重排序方法成为研究的热点问题。本
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近几年来,CBIR技术受到广泛关注,由于语义鸿沟的存在,初始检索效果不太令人满意,为了使检索性能得到提高,一些重排序方法被提出,其中交互式重排序方法成为研究的热点问题。本文提出了一种基于眼动追踪的图像检索重排序方法,使用桌面式眼动仪获取用户观察结果图像的注视点数据,实时地分析这些注视点,找出用户感兴趣的信息,再将这些信息重组成一个新的查询,这个查询更能表达用户的查询意图,接着在图像数据库中进行二次检索,返回更多用户查询意图的相关图像。本文提出的基于眼动追踪的图像检索重排序方法主要分为两个模块：(1)BoW图像检索模块；(2)眼动追踪以及重排序模块。其中BoW图像检索模块主要完成图像的特征抽取、聚类生成视觉单词、量化特征点、建立倒排索引和检索服务这五个过程；而眼动追踪及重排序模块主要包括记录眼动数据、实时分析注视点和生成新查询这三个过程。本文对于用户观看不同类型的图像的眼动数据也进行了详细地分析,作者认为当用户观察一幅图像时,人们的注视点更加偏向于图像的中心部分,并对某一个注视点进行了建模分析,提出了适应本文重排序方法的注视点模型。对于本文提出的方法,本文使用牛津建筑数据集,一共包含5062张图像来作为测试数据集,对重排序前后检索性能进行评估。本文实验一共邀请了24名学生作为被试,每名被试观看12幅查询图像的结果图像,根据用户眼动数据以及检索性能指标的数据统计,本文提出的基于眼动追踪的图像检索重排序方法能够提高检索性能,平均准确率能够提高13.57%。
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