基于粒子群的图像检索相关反馈算法

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1、第８期电子学报Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．８２０１０年８月ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡＡｕｇ．２０１０基于粒子群的图像检索相关反馈算法许相莉，张利彪，刘向东，于哲舟，周春光（吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春１３００１２）摘要：将粒子群优化算法的进化搜索过程与用户的反馈过程有效结合，提出了一种基于粒子群的图像检索相关反馈算法，避免了初始检索对用户认知的影响以及对反馈效果造成的局限性，并使得用户对检索目标的理解逐渐清晰，能够有效全面的搜索图片库，同时避免多次反馈造成的算法效率和检索效果之间的矛盾．通过实验验证了算法的有效性

2、．关键词：相关反馈；粒子群优化；图像检索中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：０３７２２１１２（２０１０）０８１９３５０６ＩｍａｇｅＲｅｔｒｉｅｖａｌＲｅｌｅｖａｎｃｅＦｅｅｄｂａｃｋＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＸＵＸｉａｎｇｌｉ，ＺＨＡＮＧＬｉｂｉａｏ，ＬＩＵＸｉａｎｇｄｏｎｇ，ＹＵＺｈｅｚｈｏｕ，ＺＨＯＵＣｈｕｎｇｕａｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ

3、，Ｊｉｌｉｎ１３００１２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｓｅａｒｃｈｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｕｓｅｒｆｅｅｄｂａｃｋｐｒｏｃｅｓｓａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄａｎｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｒｅｌｅｖａｎｃｅｆｅｅｄｂａｃｋ（ＲＦ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＰＳＯｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｏｕｓｅｒｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎａｎｄｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｔｏｆｅｅｄｂ

4、ａｃｋｅｆｆｅｃｔｃａｕｓｅｄｂｙｉｎｉｔｉａｌｒｅｔｒｉｅｖａｌａｒｅａｖｏｉｄｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｍａｋｅｓｕｓｅｒｓ′ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｔｏｔｈｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｇｏａｌｂｅｃｏｍｅｃｌｅａｒｇｒａｄｕａｌｌｙ，ｃｏｕｌｄｓｅａｒｃｈｉｍａｇｅｄａｔａｂａｓｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｎｄｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ，ａｎｄａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅｉｔｃｏｕｌｄａｖｏｉｄｔｈｅｃｏｎｔｒａｄｉｃｔｉｏｎｏｆｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｒｅｔｒｉｅｖａｌｅｆｆｅｃｔｃａｕｓｅｄｂｙｍｕｌｔｉｆｅｅｄｂａ

5、ｃｋ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈａｖｅｖｅｒｉｆｉｅｄｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｌｅｖａｎｃｅｆｅｅｄｂａｃｋ（ＲＦ）；ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）；ｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ［５］方法．针对ＲＦ问题已有一些方法被提出，文献［６］将１引言ＲＦ看作贝叶斯推理问题，将正、负反馈同等对待进行处随着多媒体信息的迅速膨胀，人们对图像检索的需理；文献［７］和文献［８］分别提出了一种基于贝叶斯分类求日益增多，传统的基于文本的检索技术已不能适用于器的

6、ＲＦ算法，利用不同反馈策略分别处理正、负反馈；大规模图像集，基于内容的图像检索（ＣｏｎｔｅｎｔＢａｓｅｄＩｍ文献［９］为了克服训练样本过少以及正、负样本的不对ａｇｅＲｅｔｒｉｅｖａｌ，ＣＢＩＲ）逐步成为多媒体技术应用领域的研称性，提出了一种贝叶斯主动学习机制；文献［１０］提出究热点．ＣＢＩＲ是指利用图像的视觉内容，如颜色、纹理、了一种基于分类器合并的ＲＦ方法，同时可以自动调节形状、空间布局、语义等，从大量图片数据中搜索用户感ＣＢＩＲ中的距离函数权重；文献［１１］通过ＲＦ获取合适的兴趣的图片．目前，ＣＢＩＲ技术主要采用基于范例的

7、查询特征权重，并同时进行参数的动态选择．这些ＲＦ算法［１］方式进行检索，但由于语义鸿沟的存在使得此类检索虽然取得了一定的检索效果，但是还存在一些问题：（１）系统不能很好的理解用户的需求，这也是导致其性能不算法都假设用户对检索目标十分明确，然而在实际的高的一个主要原因．为此，人们又将相关反馈（ＲｅｌｅｖａｎｃｅＣＢＩＲ中，绝大多数情况下，用户在进行检索之前对目标［２］Ｆｅｅｄｂａｃｋ，ＲＦ）技术应用到图像检索领域．ＲＦ技术首先的理解是比较模糊的；（２）算法中用户的初次反馈都是［３］［４］在文本检索领域被提出，随后被引入到ＣＢＩＲ领

8、域，建立在某个特定的检索算法基础上的，而初次检索结果本质上是一种指导性学习的查询优化方法．ＲＦ技术把对用户的反馈和用户对图像库的认识都会有很大影响，人的参与引入到检索过程中，从而将检索模式从一次进这就导致反馈效果会有很大的局限性；（３）算法为了得行变成交互式的多