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基于内容的图像检索中相关反馈技术的研究及系统实现

作 者: 孙华彬
导 师: 刘晓霞
学 校: 西北大学
专 业: 计算机应用技术
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
分类号: TP391.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 138次
引 用: 3次
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内容摘要


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。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-11
  1.1 研究的背景与意义  7
  1.2 基于内容的图像检索系统的发展现状  7-10
  1.3 问题的提出及本论文的研究内容  10
  1.4 论文的组织结构  10-11
第二章 基于内容的图像检索的相关技术概述  11-20
  2.1 图像的特征提取技术  11-15
  2.2 相似性度量技术  15-17
  2.3 索引技术  17
  2.4 相关反馈技术  17-18
  2.5 图像检索系统性能评价标准  18-19
  2.6 小结  19-20
第三章 基于二次分类的SVM反馈技术  20-30
  3.1 支持向量机理论  20-25
    3.1.1 统计学习理论  20-21
    3.1.2 VC理论  21-22
    3.1.3 支持向量机  22-24
    3.1.4 核函数  24-25
  3.2 二次分类SVM算法  25-28
    3.2.1 SVM算法  26-27
    3.2.2 二次分类SVM算法的描述  27-28
    3.2.3 二次分类SVM算法流程图  28
  3.3 小结  28-30
第四章 个性化检索单元  30-34
  4.1 个性化检索单元的结构  30
  4.2 构建用户动态偏好  30
  4.3 基于聚类的用户群识别  30-32
  4.4 偏好向量集的初始值划分  32-33
  4.5 小结  33-34
第五章 基于内容的图像检索系统的设计  34-46
  5.1 试验系统设计的目的  34
  5.2 系统功能和模块设计  34-37
  5.3 系统功能实现  37-42
    5.3.1 图像的存取  39
    5.3.2 图像特征的提取及匹配  39
    5.3.3 相关反馈  39-41
    5.3.4 个性化检索单元  41-42
  5.4 系统界面设计  42-44
  5.5 反馈效果  44-45
  5.6 小结  45-46
第六章 实验及结果分析  46-50
  6.1 实验  46-49
  6.2 结果分析  49-50
总结与展望  50-52
参考文献  52-56
攻读硕士学位期间取得的学术成果  56-57
致谢  57

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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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