文件名称：基于内容的图像检索中相关反馈技术的研究及系统实现
文件大小：3.11MB
文件格式：PDF
更新时间：2013-05-20 08:28:03
硕士学位论文
相关反馈技术是基于内容的图像检索领域中，关系到系统检索效率的一项 关键技术，本文主要研究工作放在基于SVM的相关反馈技术和个性化检索单 元上，这里需要指出的是，本文的个性化检索单元是作为对相关反馈长期学习 机制的探讨而出现的，主要内容有： 1．研究了基于SVM的相关反馈算法，针对反馈样本少的问题，通过累积 每轮反馈得到的正负样本来增加训练样本；但是，这种算法存在一定的缺陷， 为了进一步改进检索性能，提出了一种基于二次分类的SVM分类器进行检索 的算法。并通过实验同基本的SVM反馈算法进行了比较。实验证明，与SVM 方法相比，二次分类SVM方法在用户相关反馈仅提供极少量反馈样本的情况 下，得到的检索结果是在查全率和查准率上都比SVM方法有所提高。 2．针对目前大多数基于SVM的相关反馈方法在当前检索任务完成后，不 再保留用户的反馈信息，只能进行当前检索任务内的学习的缺点，本文设计了 一个个性化检索单元用于收集分析用户的使用记录，进而推测出用户可能的检 索意图，以利于系统的下次检索。经过实验证明，加入了个性化检索单元后， 用户的反馈次数减少。 3．设计了一个实验用的基于内容的图像检索系统，该系统提供简单的图像 特征的提取及匹配，并设计了基于二次分类的SVM反馈方式和基于个性化检 索单元的系统学习机制。 关键词：基于内容的图像检索，相关反馈，支持向量机，个性化检索