發(fā)布時(shí)間：2018-05-11 13:22

  本文選題：基于內(nèi)容的圖像檢索 + 相關(guān)反饋　； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年10期

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前基于進(jìn)化算法的相關(guān)反饋圖像檢索方法無法很好地結(jié)合用戶偏好信息和設(shè)置參數(shù)過多的問題,提出一種基于改進(jìn)教與學(xué)優(yōu)化的相關(guān)反饋圖像檢索方法。根據(jù)圖像檢索問題的特定環(huán)境,對(duì)教與學(xué)優(yōu)化算法進(jìn)行了一系列改進(jìn):首先,結(jié)合最近鄰分類法構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)的約束條件,使之更好地反映用戶偏好信息;其次,通過在教階段將相關(guān)圖像集的中心圖像作為教師以及在學(xué)階段將相關(guān)圖像作為學(xué)員學(xué)習(xí)的對(duì)象,使算法快速收斂到相關(guān)圖像區(qū)域;最后,結(jié)合約束處理技術(shù)Deb準(zhǔn)則進(jìn)行學(xué)員的選擇操作。將該算法與目前效果優(yōu)異的3種基于進(jìn)化算法的相關(guān)反饋技術(shù)在兩套標(biāo)準(zhǔn)圖像測(cè)試集上進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,所提算法相較于另外3種算法具有明顯的優(yōu)勢(shì),能更好地結(jié)合用戶偏好信息提高圖像檢索性能。
[Abstract]:In order to solve the problem that the current relevance feedback image retrieval method based on evolutionary algorithm can not well combine user preference information and setting parameters, a new image retrieval method based on improved teaching and learning optimization is proposed. According to the specific environment of the image retrieval problem, a series of improvements are made to the teaching and learning optimization algorithm: firstly, combining with the nearest neighbor classification to construct the constraint condition of fitness function to better reflect the user preference information; secondly, By using the central image of the related image set as the teacher and the relevant image as the learning object in the learning stage, the algorithm converges quickly to the relevant image area. Combined with constraint processing technology Deb criteria for the selection of students. The proposed algorithm is compared with three evolutionary algorithm based correlation feedback techniques on two sets of standard image test sets. The results show that the proposed algorithm has obvious advantages over the other three algorithms, and it can improve the performance of image retrieval by combining user preference information better.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61175126)資助課題
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1874141