基于内容的交互式感性图象检索

随着信息化社会的到来及信息高速公路计划的实施 ,人们越来越多地接触到大量的图象信息 ,因此基于内容的图象检索已经成为当前的一个热门研究课题 ,并在多媒体数据库、电子图书馆、商标管理、医疗图象管理、公安系统、卫星图象管理等方面得到广泛应用 .然而 ,大多数基于内容的图象检索系统主要是通过图象多维物理特征的相似性匹配来进行查询 ,而对于用户的爱好、情感等主观或感性化的因素则考虑较少 .为了弥补这方面的不足 ,提出了一种基于内容的交互式感性图象检索方法 .该方法采用交互式进化算法 ,并通过人机交互的方式 ,来将用户的直觉、情感等感性化的因素融入到进化过程 ,以便进行图象的交互式在线检索 ;针对在检索过程中 ,因进化的时间可能较长和因需要用户确定的适应度值较多而产生的用户疲劳问题 ,采用神经网络离线学习的方法来减轻用户疲劳 ,从而实现了根据用户的情感和基于图象内容的图象检索 ,并取得了较好的实验结果 .

混合性能指标进化优化算法研究综述

在设计优化问题领域,结合定性指标的系统优化是非常有意义的。本文首先,给出定性指标和定量指标的定义及特点;然后,综述显式和隐式性能指标进化方法;最后,综述解决含有混合性能指标问题的已有优化理论、方法、应用及存在不足。

进化加速技术在图像检索中的应用

在感性的图像检索中采用交互式进化技术,可以将用户的直觉、情感等感性因素有机地融入进化过程中,但是存在无法有效解决用户易疲劳问题。针对这一不足,该文引入基于引导的进化加速算法,使得进化收敛的速度加快,从而来减轻用户疲劳,检索实验结果表明该算法在检索交互次数和检索效果上都有显著的改善。