摘要
图像索引和相关反馈是改进基于区域的图像检索(RBIR)的2种有效的方法.本研究在图像索引方面采用随机局部搜索(RLS)算法对图像上的区域进行聚类,并引入倒查文件技术对图像库进行索引;在相关反馈方面,采用基于支持向量机的相关反馈算法来改善检索结果,并提出了一种新的核函数使该算法更适宜基于区域的图像表示.在海量图像数据库上的实验结果说明了该算法的有效性.
Image indexing and relevance feedback are two effective ways to improve region - based image retrieval (RBIR). This paper will use randomised local search (RLS) algorithm to cluster the image regions. And then, an indexing scheme similar to the inverted file technology will be introduced. We also propose a support vector machine - based relevance feedback algorithms to refine the retrieval result. A new kernel function is proposed so as to make the algorithm be applicable for region - based representations. Experiment results on large image database demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
出处
《福州大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期190-195,共6页
Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)
基金
国家关键基础研究(973)资助项目(2004CB318109)
福建省教育厅科研资助项目(JB05050)
关键词
图像索引
相关反馈
图像检索
image indexing
relevance feedback
image retrieval