【摘要】：為提高基于內(nèi)容的圖像檢索的檢索性能和檢索速度,克服低層視覺特征與高層語義概念間的"語義鴻溝",提出一種基于教與學(xué)優(yōu)化的圖像檢索相關(guān)反饋算法(TLBO-RF).結(jié)合圖像檢索問題的特殊性和粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)點,對TLBO算法中個體的更新機制進行了改進,通過將相關(guān)圖像集的中心作為教師以及引入學(xué)員最好學(xué)習(xí)狀態(tài)Pbest,使之朝用戶感興趣的相關(guān)圖像區(qū)域快速收斂.將該算法與目前效果最好的兩種基于進化算法的相關(guān)反饋技術(shù)在兩套標(biāo)準(zhǔn)圖像測試集上進行對比,結(jié)果表明本文算法相較于另外兩種算法具有明顯的優(yōu)勢,不僅提高了圖像檢索性能,同時也加快了圖像檢索速度,更好地滿足了用戶的檢索要求.
[Abstract]:In order to improve the retrieval performance and speed of content-based image retrieval and overcome the "semantic gap" between low-level visual features and high-level semantic concepts, an image retrieval correlation feedback algorithm based on teaching and learning optimization (TLBO-RF) is proposed. Combining the particularity of image retrieval problem and the advantage of particle swarm optimization algorithm, the updating mechanism of individual in TLBO algorithm is improved. By using the center of the correlation image set as the teacher and introducing the best learning state Pbest, makes it converge rapidly towards the relevant image region of interest to the user. The algorithm is compared with the two most effective correlation feedback techniques based on evolutionary algorithm on two sets of standard image test sets. The results show that the proposed algorithm has obvious advantages over the other two algorithms. It not only improves the performance of image retrieval, but also speeds up the speed of image retrieval.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61175126) 國家國際科技合作專項(No.2015DFG12150)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 韓法旺;;基于云計算模式的圖像檢索研究[J];情報科學(xué);2011年10期

2 何巖;;以計算機為基礎(chǔ)的色彩圖像檢索方法與研究[J];計算機光盤軟件與應(yīng)用;2013年12期

3 郭海鳳;李廣水;仇彬任;;基于融合多特征的社會網(wǎng)上圖像檢索方法[J];計算機與現(xiàn)代化;2013年12期

4 柏正堯,周紀(jì)勤;基于復(fù)數(shù)矩不變性的圖像檢索方法研究[J];計算機應(yīng)用;2000年10期

5 夏峰,張文龍;一種圖像檢索的新方法[J];計算機應(yīng)用研究;2002年11期

6 鄧誠強,馮剛;基于內(nèi)容的多特征綜合圖像檢索[J];計算機應(yīng)用;2003年07期

7 斯白露,高文,盧漢清,曾煒,段立娟;基于感興趣區(qū)域的圖像檢索方法[J];高技術(shù)通訊;2003年05期

8 劉怡,于沛;基于“知網(wǎng)”的新聞圖像檢索方法[J];河南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2003年02期

9 張榮,鄭浩然,李金龍,王煦法;進化加速技術(shù)在圖像檢索中的應(yīng)用[J];計算機工程與應(yīng)用;2004年16期

10 黃德才,胡嘉,鄭月鋒;交互式圖像檢索中相關(guān)反饋進展研究[J];計算機應(yīng)用研究;2005年09期

相關(guān)會議論文 前10條

1 陳旭文;朱紅麗;;一種高效的圖像檢索方法[A];中國儀器儀表學(xué)會第九屆青年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

2 周向東;張亮;張琪;劉莉;殷慷;施伯樂;;一種新的圖像檢索相關(guān)反饋方法[A];第十九屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2002年

3 陳世亮;李戰(zhàn)懷;閆劍鋒;;一種基于本體描述的空間語義圖像檢索方法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2004年

4 趙海英;彭宏;;基于最優(yōu)近似反饋的圖像檢索[A];’2004系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2004年

5 許相莉;張利彪;于哲舟;周春光;;基于商空間粒度計算的圖像檢索[A];第八屆全國信息隱藏與多媒體安全學(xué)術(shù)大會湖南省計算機學(xué)會第十一屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2009年

6 李凌偉;周榮貴;劉怡;;基于概念的圖像檢索方法[A];第十九屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2002年

7 楊關(guān)良;李忠杰;徐小杰;;基于代表色的圖像檢索方法研究[A];首屆信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2003年

8 彭瑜;喬奇峰;魏昆娟;;基于多示例學(xué)習(xí)的圖像檢索方法[A];第三屆全國信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

9 胡敬;武港山;;基于語義特征的風(fēng)景圖像檢索[A];2009年研究生學(xué)術(shù)交流會通信與信息技術(shù)論文集[C];2009年

10 許天兵;;一種基于語義分類的圖像檢索方法[A];中國圖象圖形學(xué)會第十屆全國圖像圖形學(xué)術(shù)會議（CIG’2001）和第一屆全國虛擬現(xiàn)實技術(shù)研討會（CVR’2001）論文集[C];2001年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 崔超然;圖像檢索中自動標(biāo)注、標(biāo)簽處理和重排序問題的研究[D];山東大學(xué);2015年

2 楊迪;基于內(nèi)容的分布式圖像檢索[D];北京郵電大學(xué);2015年

3 張旭;網(wǎng)絡(luò)圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

4 吳夢麟;基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像檢索研究[D];南京理工大學(xué);2015年

5 高毫林;基于哈希技術(shù)的圖像檢索研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2014年

6 李清亮;圖像檢索中判別性增強研究[D];吉林大學(xué);2016年

7 劉爽;多特征融合圖像檢索方法及其應(yīng)用研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2016年

8 程航;密文JPEG圖像檢索研究[D];上海大學(xué);2016年

9 李強;基于語義理解的圖像檢索研究[D];天津大學(xué);2015年

10 李展;基于多示例學(xué)習(xí)的圖像檢索與推薦相關(guān)算法研究[D];西北大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 趙鴻;基于尺度不變局部特征的圖像檢索研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 孫劍飛;基于圖像索引的熱點話題檢索方法研究[D];蘭州大學(xué);2015年

3 章進洲;圖像檢索中的用戶意圖分析[D];南京理工大學(xué);2015年

4 苗思楊;移動圖像檢索中的漸進式傳輸方式研究[D];大連海事大學(xué);2015年

5 都業(yè)剛;基于顯著性的移動圖像檢索[D];大連海事大學(xué);2015年

6 王夢蕾;基于用戶反饋和改進詞袋模型的圖像檢索[D];南京理工大學(xué);2015年

7 許鵬飛;基于草圖的海量圖像檢索方法研究[D];浙江大學(xué);2015年

8 馮進麗;基于BoF的圖像檢索與行為識別研究[D];山西大學(xué);2015年

9 喬維強;基于低級特征和語義特征的醫(yī)學(xué)圖像檢索[D];北京理工大學(xué);2015年

10 蔣國寶;基于內(nèi)容的概念建模和圖像檢索重排序[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

，

本文編號：2247770