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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
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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。
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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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