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题名融合贝叶斯和FSRM的相关反馈算法研究
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作者
张水利
汪恒
李蓓茹
聂栋梁
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机构
延安大学信息与通信工程研究所
延安大学物理与电子信息学院
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出处
《网络新媒体技术》
2018年第1期22-26,39,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61761042)
陕西省高水平大学建设项目(2015SXTS02)
+1 种基金
延安大学自然基金项目(YDQ2016-25)
陕西省大学生创新计划项目(1568)
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文摘
在图像检索领域当中,低层视觉特征和高层语义之间的"语义鸿沟"问题都是许多研究学者面前的一大障碍。相关反馈机制在一定程度上解决了"语义鸿沟"问题,同时相关反馈也存在反馈次数过多,反馈效果不够理想等问题。为解决上述问题,提出一种贝叶斯和模糊语义相关矩阵(FSRM)相结合的反馈算法。实现方法是:用贝叶斯分类器对图像库进行分类,达到压缩图像库的目的,然后用模糊语义相关矩阵对压缩之后的图像库进行检索,并反馈最终结果。研究结果表明,与贝叶斯算法和FSRM相比,本文提出的算法明显地提高了反馈效果,优化了反馈次数。
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关键词
图像检索
相关反馈
贝叶斯(方法)
模糊语义相关矩阵
正态分布
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Keywords
image retrieval
relevance feedback
Bayesian(method)
Fuzzy semantic relevance matrix
normal distribution
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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