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1、ITA!信息系统#●王南,赵捧未,刘怀亮,马志辉,张治国(西安电子科技大学经济管理学院,陕西西安710071)3基于语义矩阵的图像检索相关反馈技术摘要:针对基于语义网络的图像检索中的过反馈问题,本文提出了将语义网络转换为语义矩阵,采用基于多用户相关反馈的投票机制,可有效地克服过反馈。在此基础上提出了一种新颖的新图添加策略和处理语义向量查询的有效方法,最后指出了还需进一步研究的问题。关键词:图像检索;语义网;语义矩阵;相关反馈Abstract:Tosolvetheproblemofoverfullfeedbackduringimageretrievalbasedonsemantic
2、network,thispa2perproposestoconvertsemanticnetworkintosemanticmatrix,andutilizesavotingmechanismbasedonmulti-userrelevancefeedbacktoeffectivelyovercomeoverfullfeedback.Basedonthesemanticmatrixandvotingmechanism,anovelstrategyofaddingnewimagesintotheretrievalsystemisbroughtforward,andaneffecti
3、vemethodofdealingwithqueriesintheformofsemanticvectorisproposed.Finally,thepaperputsforwardtheissuesforfurtherstudy.Keywords:imageretrieval;semanticnetwork;semanticmatrix;relevancefeedback传统的基于内容的图像检索,以图像的底层视觉和形返回结果出现多次,且被作出同样的正(负)反馈,关象特征为索引对图像进行检索,具有直观形象、性能稳定键词对应于图像的权重由于该用户的多次反馈而朝一个方的特点,但这些特
4、征都有一定的局限性,即不能捕捉图像向(正或负)改变多次,导致在训练后的系统中的图像[1]语义。为了实现更为贴近用户理解能力的自然而简洁的语义特征向该用户的主观判断收敛,却偏离了用户群体对[2]查询方式,研究基于语义的图像检索是十分必要的。图像的语义特征的认知。我们不妨将此现象称为“过反相关反馈是基于语义的图像检索的重要方法,相关反馈”。基于语义网络的相关反馈技术的初衷是构建一个大[324]馈技术的基本思想是:在检索过程中允许用户对检索众化、通用化的检索系统,而“过反馈”将使训练后的结果进行评价和标记,指出结果中哪些是与查询图像相关系统的图像语义特征偏于个性化。的,然后将用户标记的
5、相关信息作为训练样本反馈给系统1基于语义网络的图像检索技术进行学习,以指导下一轮检索,从而使得检索结果更加符合用户的需要。采用相关反馈有利于缩小用户理解与系统使用语义网络方法的典型系统是iFind。其核心思想对图像语义的内部表示之间的差距,通过机器学习,机器是在构建语义网络(见图1)的基础上,让用户进行检索自动调整其内部的有关参数,使检索结果不断收敛于用户和相关反馈的操作,以用户的反馈信息来不断地调整关键的需求。结合基于关键词的语义网络的相关反馈算法具有词对应于图像的权重。计算简单、检索性能好的优点,是图像语义检索的一种重要方法。虽然系统不是全自动地提取图像语义,但是繁重的图像注
6、释工作通过相关反馈的过程分散到各个用户的身上。单独用户只需少量工作,就能增强一点系统的性能,[5]随着系统不断被使用,检索性能也将迅速提高。然而,对于构建语义网络进行图像检索和相关反馈的算法,有这样一个问题被忽视了:假设在用户群体不大的情况下,某个用户对一幅图像的理解与其他用户有差别。图1语义网络的构建该用户在不同时刻提交同样一个检索提问,那幅图像作为该网络通过一系列关键词与数据库中的图像建立相互映射的关系,来表达图像的语义,其表示图像语义内容的3本文为国家自然科学基金资助项目“基于语义网的多媒体知准确程度用权重来衡量,权重越大,则关键词越能清晰地识元发现与挖掘”研究成果之一,项
7、目编号:70503022。描述该图像。一幅图像可以有多个关键词对其进行描述,·情报理论与实践·—129—!信息系统#ITA每一个关键词则具有不同关联程度。从图1可以看到,图的图像,即正反馈的图像,系统就认为用户将此关键词投像语义越是复杂,用以描述的关键词就越多;相反,图像票给该图像,或者说用户认为此关键词对于表达图像的语语义越简单,用以描述的关键词就越少。每幅图像对应的义有“代表性”;被负反馈的图像,则表示用户没有把查关键词的权重可以根据用户的反馈信息予以调节。初始状询所使用的关
