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基于一种主动相关反馈机制的图像检索方法研究

作 者: 呼维维
导 师: 吕英华
学 校: 东北师范大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 基于内容的图像检索系统 用户兴趣 Logistic回归模型 主动学习 相关反馈
分类号: TP391.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 56次
引 用: 0次
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内容摘要


本文提出了一种基于Logistic回归模型(Logistic Regression, LR)的相关反馈机制,以有效地改进图像的低级视觉特征与高级语义特征之间的鸿沟问题,最终提高基于内容的图像检索系统(CBIR)的效率与精度。本文将用户兴趣喜好加入到相关反馈机制当中,对用户兴趣进行建模,形成一个概率分布,最终运用此模型预测数据库中的图像属于用户喜好类别的概率值,并按照此概率值对返回结果图像集合进行排序输出。这一过程就这样不断地反复,直到用户对查询结果满意或是找到目标图像为止。其中实现此相关反馈技术会遇到一个关键问题,就是用户反馈样本数,也就是训练样本数远远小于图像特征向量维数,Logistic回归模型不能很好调整整体参数,本文将从两个方面解决这一问题。首先,运用迭代Logistic回归模型(Iteration Logistic Regression, ILR)方法,将原本的图像特征向量空间分成几个小的子集,先在各个子集内部进行建模,然后再将训练好的子集作为特征向量的内部向量进行建模。另外,运用机器学习中比较热门的主动学习算法(Active Learning,AL),挑选出那些具有最大信息量的未标记样本让用户去标记,不仅扩大了训练样本数量,最重要的是挑选出对分类器有利的样本让用户进行标记,优化分类结果。实验结果表明,本文提出的方案能够很好地提高图像检索系统的效率。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
引言  8-9
第1章 基于内容的图像检索概述  9-14
  1.1 研究背景与意义  9
  1.2 基于内容的图像检索技术的发展  9-11
    1.2.1 基于内容的图像检索的系统结构与基本原理  9-10
    1.2.2 国内外典型基于内容的检索系统  10-11
  1.3 基于内容的图像检索技术中的“语义鸿沟”问题  11-12
    1.3.1 “语义鸿沟”的表现  11
    1.3.2 图像层次模型的结构描述  11-12
    1.3.3 缩小“语义鸿沟”的方法  12
  1.4 论文的主要工作  12-14
第2章 基于内容的图像检索系统中的相关反馈机制  14-18
  2.1 相关反馈的基本思想  14
  2.2 相关反馈的具体过程  14-15
  2.3 相关反馈的关键技术  15-18
    2.3.1 基于空间变换的相关反馈算法  15-16
    2.3.2 基于统计概率的相关反馈算法  16
    2.3.3 基于聚类分析的相关反馈算法  16
    2.3.4 基于机器学习的相关反馈算法  16-17
    2.3.5 基于语义信息的相关反馈算法  17-18
第3章 基于迭代 Logistic 回归模型和主动学习算法的相关反馈的图像检索系统  18-27
  3.1 Logistic 回归模型  18-20
    3.1.1 Logistic 回归  18-19
    3.1.2 Logistic 回归模型的构造  19-20
    3.1.3 模型的参数估计  20
  3.2 主动学习算法  20-23
    3.2.1 主动学习算法的主要思想  21
    3.2.2 样例选择算法  21-22
    3.2.3 主动学习算法的应用领域  22-23
  3.3 基于迭代Logistic 回归模型和主动学习算法的相关反馈算法  23-27
    3.3.1 特征提取  23-24
    3.3.2 基于迭代Logistic 回归模型的相关反馈模型  24-25
    3.3.3 主动相关反馈算法  25-27
第4章 实验结果与分析  27-35
  4.1 系统设计  27-28
    4.1.1 系统模型  27-28
    4.1.2 系统功能  28
  4.2 检索性能评价标准  28-29
  4.3 检索效果与实验分析  29-35
    4.3.1 实验数据  29
    4.3.2 实验结果与分析  29-35
第5章 总结与展望  35-36
  5.1 本文的主要工作  35
  5.2 未来展望  35-36
参考文献  36-39
致谢  39-40
在学期间公开发表论文及著作情况  40

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 检索机
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