基于相关反馈的图像检索技术研究

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Intenet技术飞速发展,通过文字信息来检索多媒体信息已经不能满足高级检索的需要.图像处理技术的进步,提供了图像检索新的技术途径:基于内容的图像检索.基于内容的图像检索技术在通用图像搜索引擎,商标匹配检索,博物馆艺术图像管理和检索,网络过滤器设计中有着广阔的应用前景.本课题的研究目的是开发一套具有一定实用性的结合SVM方法并加入相关反馈机制的基于内容的图像检索系统,并在构建系统的基础上展开图像检索中的相关反馈算法的研究.本文从理论和实践两个方面探讨了基于支持向量机的相关反馈机制的实现问题:在对传统训练算法分析后,确定了较有效的训练算法——SMO;针对使用不同的核函数的SVM对同一数据库的分类性能差别很大的问题,通过实验为图像数据库选取了合适的核函数和相应的参数.建立在对基于内容土检索技术深入分析的基础上,本文给出了检索算法的基本特征:特征描述是基于向量的、不同检索算法所构成的空间相互独立以及不同特征通过权重进行联合检索;在此基础上,讨论了相关反馈图像搜索引擎的系统构建的问题,并实现了一个实验系统.本文实现了基于SVM的相关反馈检索算法,在分析了该方法在基于web的图像检索系统中的不足的基础上,提出并实现了一种基于传递性支持向量机HSVM(Hand-on Support Vector Machine)的有记忆相关反馈图像检索方法.在人机交互过程中,HSVM分类器不仅对本次反馈过程中用户所提交的标记的正例和反例样本进行学习,还对历次反馈过程中的正例和反例样本进行学习,并根据训练后的分类器进行检索.实验结果表明该方法在样本集较小的情况下,仍可以检索出较多的相关图像,在有限训练样本情况下具有良好的推广能力,其检索性能明显优于传统的相关反馈方法——MARS方法和基于SVM的相关反馈方法.最后,本文讨论了图像检索系统构建的问题,并实现了一个实验系统——basestar_new.
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