图像重排序自适应算法研究与贪心选择方法改进

《图像重排序自适应算法研究与贪心选择方法改进》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、３夺国种養若若大赛Ｕ打ｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ硕±学位论文临．纖、论文题目固像重拂序旬隻应算法研見与贪＇＆造择方法改遗作者姓名＊通工学科专业息＾／ｓ寺王导师姓名巧新梅到敎换二〇一六■年巧月完成时间Ｉ？固种違兑来大赛硕±学位论文喔图像重排序自适应算法研究与贪心选择方法改进作者姓名：林彬学科专业：信息与通信工程导师姓名：田新梅副教授—完成时间：二〇六年四月ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ

2、ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａＡ’ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏｒｍａｓｔｅｒｓｄｅｒｅｅｇ戀ＲｅｓｅａｒｃｈＯｎＡｄａｔｉｖｅＩｍａｅｐｇ－ｒａｎｋＲｅｉｎａｎｄＧｒｅｅｄＳｅｌｅｃｔｉｏｎｇｙＡｕｔｈｏｒ：ＢｉｎＬｉｎＳｐｅｃｉａｌｉｔｙ：ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆ．ＸｉｎｍｅｉＴｉａｎｐＦｉｎｉｓｈｅｄＴｉｍｅ：Ａｒｉｌ２０１６ｐ中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文

3、，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果，论。除己特别加Ｗ标注和致谢的地方外文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名〇ｆ（＞■Ｌ：棘科签字日期：２ｌｊ中国科学技术大学学位论文授权使用声明一作为申请学位的条件之，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，目Ｐ：学校有权按有关规定向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、

4、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。囚公开□保密（年）作者签名：Ｍｉｉ＼导师签名：巧杂拇屯’Ｕ签字日期：６．ｋ签字日期；如（摘要摘要为了研究图像多媒体的搜索问题，图像检索重排序问题在近几年得到了越来越多的重视。重排序是基于初始搜索结果得到的信息而运用算法对初始列表＾进行排序重构的种方法，它的目的是让更符合查询关键词信息能够出现在搜索结果栏中比较靠前的位置，。为了更好地进行图像重排序我们将重点着眼于Ｗ下两个方面。（

5、１）从图片中提取更有效的特征。（２）构建更好的重排序系统。通过从图片当中提取视觉特征和构建重排序模型，我们充分利用图片的视觉信息来帮助我们进行图片检索重排序工作，。通过这些方法我们可提高图片检索系统的整体性能。鉴于现有的图像重排序系统之间存在的缺点，我们提出了Ｗ下两个方案来提高重排序的性能。下面我们将详细介绍具体的方法。１）利用查询难易度预测对每个查询项进行自适应的重排序。在图片特征方。面，我们使用深度卷积神经网络来对图片提取相应的特征而在模型构建方面，我们使用了Ｖａｌ民ａｎｋ，ｉｓｕ算法。为了对不同的查询项进行针对性的自适应操

6、作我们引入了查询难易度预测的技术。对每个查询项，由于它们内部的图片相关性分布差距是很大的，所Ｗ很有必要进行查询项的单独参数调谐。我们利用查询难易度计算，从而对ＶａｎｋｉｓｕａｌＲ算法中的权重向量和阻尼系数进行单独的设置。、２）引入有效的贪屯策略对每个查询项进行针对性的图片检索，我们。首先，这个图片可Ｗ代表这个查询项从每个查询项对应的图片当中找到种子图片。我＾们设计了个简单的打分方法来对原始列表进行筛选，从而能够迅速的选出种子图片，。其次我们可Ｗ把对于特定查询项的重排序问题转换成寻找和特定种子图片最相似的图片的问题，。使用简单的贪也策略我

7、们可Ｗ高效率的对于每个查询项进行图片的选择。而图片被选入种子图片集合的顺序就是重排序对应的顺一序，，。最后为了避免只使用张种子图片所带来的可能误差我们可Ｗ使用多个一、种子图片，这样对于每个种子图片都可进行次贪屯选取操作，利用序列融合的思想，我们可Ｗ避免使用单个图片作为种子图片带来的实验结果的不严谨。本文主要Ｗ图像检索重排序为研究方向，并通过大量的实验结果来验证算法的有效性。对于算法中可Ｗ提高的地方，在｜＾后的研究工作中会予＾＾重点的关注。、关键词：图像重排序深度卷积神经网络自适应重排序贪屯选择序列融合ＩＡＢＳＴＲＡＣＴ