【摘 要】
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在基于内容的图像检索系统中，相关反馈技术的引入在一定程度上缩小了图像的视觉底层特征与图像的高层语义之间的鸿沟。本文提出一种综合利用反馈信息，融合多种策略的相关反馈算法：根据核密度估计理论并引入均值漂移优化技术实现查询向量的更新;为实时地把握图像的语义信息以及用户的查询意图，在更新特征各维之间权重分配的同时，还对各个特征之间的权重进行动态更新;最后，为削弱那些在底层特征上相似但在高层语义上不相关的非
【机 构】
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北京交通大学信息科学研究所，北京 100044 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
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在基于内容的图像检索系统中，相关反馈技术的引入在一定程度上缩小了图像的视觉底层特征与图像的高层语义之间的鸿沟。本文提出一种综合利用反馈信息，融合多种策略的相关反馈算法：根据核密度估计理论并引入均值漂移优化技术实现查询向量的更新;为实时地把握图像的语义信息以及用户的查询意图，在更新特征各维之间权重分配的同时，还对各个特征之间的权重进行动态更新;最后，为削弱那些在底层特征上相似但在高层语义上不相关的非相关图像给检索带来的负面影响，使库中未被检索到的相关图像通过反馈有更大的机会被检索到，本文还提出了基于对反馈图像进行奖惩制度的特征库自动更新方法。在Corel通用图像测试库上的实验表明，本文算法可以明显提高检索的准确率和收敛的速度。
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