cbir系统中基于半监督elm的相关反馈研究

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1、密级：学校代码：10075分类号：学号：20121367工程硕士学位论文CBIR系统中基于半监督ELM的相关反馈研究学位申请人：高玉微指导教师：李昆仑教授学位类别：工程硕士学科专业：电子与通信工程授予单位：河北大学答辩日期：二○一四年五月ClassifiedIndex:COAD:10075U.D.CNO:20121367ADissertationfortheDegreeofM.EngineeringResearchonELMBasedTri-training forRelevanceFeedbackinCBIRSystemCandidat

2、e:GaoYuweiSupervisor:Prof.LiKunlunAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:Elec.&Comm.EngineeringUniversity:HebeiUniversityDataofOralExamination:May,2014摘要摘要随着数据采集技术、存储技术及多媒体技术的发展，很多应用领域都产生了大量的图像数据。面对各种类型的超大规模的图像库，如何从中快速准确的找出人们需要的图像信息，即图像检索，是当前模式识别、信息处理等很多研究领

3、域的热点课题。基于内容的图像检索是指根据图像的底层特征对图像库进行检索，检索出与查询图像匹配的图像。在图像检索领域中目前存在的最主要的问题是，图像的底层特征与人对图像内容的理解之间存在着很大的差异即“语义鸿沟”。在图像检索中引入相关反馈机制是解决语义鸿沟的有效途径之一，由于图像特征的维数较高，而传统的检索算法运算速度较慢，因此在期望提高检索正确率的情况下，提高算法的速度也很重要。为了解决这些问题，本文提出了一种基于半监督的前馈型神经网络相关反馈算法，在此基础上对检索结果的排序问题进行了研究。本文的主要工作如下：(1)针对现有CBIR系统运

4、行速度慢的问题，本文提出了一种基于Tri-trainingELM的快速分类算法，用于图像数据库的分类；(2)针对现有CBIR系统检索精度不高的问题，基于Tri-trainingELM分类算法，提出了一种新的相关反馈策略，通过用户反馈的信息，获得较为满意的检索结果；(3)针对现有CBIR系统检索结果排序较差的问题，对相似性积分重排序算法进行了改进，并将其与相关反馈相结合，获得了较好的排序结果。在Corel图像数据库上进行了测试，结果表明本文所提方法是有效的。关键词基于内容的图像检索相关反馈ELMTri-trainingELM图像重排序IAb

5、stractAbstractWiththerapiddevelopmentofdataacquisitiontechnology,storageandmultimediatechnology,manyapplicationshavegeneratedalotofimagedata.Howtoquicklyandaccuratelyidentifytheimagefromthevarioustypesofultra-large-scaleimagedatabaseisthehottopicsofthecurrentpatternrecogn

6、ition,informationprocessingandrelatedfields.Content-basedimageretrievalreferstotheimagedatabaseretrievalbasedontheunderlyingfeaturesoftheimage,retrieveimagesthatmatchthequeryimage.Inthefieldofimageretrieval,themostimportantproblemisthe"semanticgap",thattherearesignificant

7、differencesbetweenunderlyingfeaturesoftheimageandhuman’sunderstandingofthecontenttotheimage.Tointroducetherelevancefeedbackmechanisminimageretrievalisoneoftheeffectivewaystosolvetheproblemof"semanticgap".Duetothehigherdimensionofimagefeatures,thetraditionalretrievalalgori

8、thmcomputingspeedisslow,andthereforetoimprovetheaccuracyandimprovethespeedofthealgorithmisveryim