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时间:2019-02-27
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1、劣参未交万方数据硕士学位论文瘪乞争一基于隐支持向量机模型的个性化图像推荐和检索PersonalizedImageRecommendationandRetrievalViaLatentSvMBasedModel作者:孙洁导师:郎丛妍北京交通大学2014年6月万方数据学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,提供阅览服务,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或
2、机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:易心、;召签字日期:劢l中年7月f日导师签名:象专签字日期:沙f甲年7月,日万方数据学校代码;10004密级:公开北京交通大学硕士学位论文基于隐支持向量机模型的个性化图像推荐和检索ResearchPersonalizedImageRecommendationandRetrievalViaLatentSVMBasedMode作者姓名:孙洁导师姓名:郎丛妍学号:11120477职称:教授学位类别:工学学位级别:硕士学科专业:计算机科
3、学与技术研究方向:多媒体信息处理北京交通大学2014年6月万方数据致谢本论文的研究工作是在我的导师郎丛妍教授的悉心指导下完成的,郎丛妍教授科学的工作方法和严谨的治学态度给了我极大的影响和帮助。在此我由衷地感谢郎老师三年来对我的关心和指导。郎丛妍教授在实验室的科研工作方面上耐心的指导我,在学习上和生活上也给予了我了很大的关心和帮助,在此向郎丛妍老师表示衷心的谢意。在我研究生生涯里,须德教授、宋泽海老师、冯松鹤老师以及王涛老师同样非常关心我的学习和生活,给予了我无限的支持与鼓励,对于我的科研工作以及论文撰写方面都提出
4、了许多的宝贵意见,解决了很多学术上的疑问和难题,在此表示衷心的感谢。在实验室学术工作及论文撰写期间,实验室的王文、王彩霞、谢延涛、程航等人对我的论文的研究工作中给予了热情帮助,在此向他们表达我的感激之情。另外也由衷的感谢我的家人,他们的理解和支持使得我能够在学校专心完成我的学业,谢谢你们每一位。万方数据摘要近年来,随着信息技术和成像技术的快速发展,数字图像的数量正以惊人的速度增长,人们对信息的需求逐渐从文字转变成图像。对于用户而言,从数量庞大的图像库中快速找出感兴趣的图像非常困难。因此,图像推荐成为当前多媒体领域
5、中一个热门的研究方向。本文着重研究如何建立有效的学习模型来解决海量图像的个性化推荐问题。现存的图像个性化推荐方法主要基于文本的图像推荐方法和基于内容的图像推荐方法两类。本文综合了上述两种方法的优点,提出一种基于图像个性化语义分析推荐算法,该算法通过对用户的历史图像进行个性化分析,获取图像文本和内容两方面的信息构建用户个性化检索模式,再从海量图像库中检索出符合用户需求的图像并予以推荐。首先,充分利用社群图像网站的便利性和数据海量性,构建一个小型图像库SPRI,其中包括训练数据集和测试数据集。训练数据集中包含40个用
6、户,每个用户包含多个场景,共2000幅图像;测试数据集中包括240幅全景图。其次,利用多示例学习算法将图像的标签传播到区域,结合图像区域级标签完成图像分类。最后,构建基于隐支持向量机(LSVM)的预测模型,从分类相同的全景图中检索出与单独的用户级别数据集中最相关的图像区域块,作为结果推荐给用户。该模型涉及到提取全局特征的最优方法。为了验证本文所提出的图像个性化语义分析推荐算法的有效性,本文在SPRI数据集上进行了大量的实验。实验表明,该方法具有良好的效果。关键词:图像推荐;个性化分析;LSVM预测模型;多示例学习
7、分类号:TP391万方数据jE塞交道盔堂蘧±堂僮途塞△垦曼卫坠£!ABSTRACTRecentyears,withtherapidlydevelopmentofinformationtechnologyandimagingtechnology,thenumberofdigitalimagesisgrowingatanalarmingrate,thedemandofinformationtothepeopleisgraduanyshiftfromtexttoimage.Totheusers,findingthein
8、terestedimagefromalargenumberofimagesinthelibraryisverydifficult.Therefore,imagerecommendationhasbecomeahotissueinthemultimediafield.Thispaperfocusesonhowtoestablisheffectivelearningmodel
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