最新8-图像检索中的相关反馈幻灯片.ppt

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1、8-图像检索中的相关反馈图像检索中的相关反馈概述计算机为中心的图像检索系统的性能不好的原因（1）高层语义概念同底层特征之间的差距。用户的指导能力在大多数的情况下无法完成这个任务，尤其是两者之间的距离较大时。（2）由于感知的主观性，人类对同一个查询需求的描述很难获得的一致性。这种差异性导致了检索结果的不确定性增加。概述为解决上述方法的局限性，90年代末CBIR的研究焦点转向把人作为检索过程一部分的交互式检索机制，就是基于相关反馈的CBIR方法。相关反馈是传统的基于文本信息检索中的一项有力技术。它根据用户对前一次检索结果的相关性反馈，自动地调整查询，使调整后的查询更加接近用户的

2、信息需求。相关反馈技术意味着用户不需要人为指定各种特征的权重，而只需要指出他认为的与查询相似或不相似的图像，系统能够自动地调整特征权重来更好地模拟图像的高层语义和感知主观性。概述相关反馈技术分类1.Explicitfeedback(显式反馈)2.Implicitfeedback（隐式反馈）3.Blindfeedback（伪反馈）显式反馈显式反馈用户用二值或者等级显式的告诉系统检索结果的相关性Boolean反馈：对于一个给定的检索词，二值相关反馈会指明某个文档是相关的或是不相关的（0or1）分级相关反馈：用一系列数字、字母、或描述指出某个文档与检索词的相关程度（1，2，3，4

3、，5orA,B,C,D）隐式反馈ImplicitfeedbackImplicitfeedbackisinferredfromuserbehavior,suchasnotingwhichdocumentstheydoanddonotselectforviewing,thedurationoftimespentviewingadocument,orpagebrowsingorscrollingactions.Thekeydifferencesofimplicitrelevancefeedbackfromthatofexplicitinclude:（1）theuserisnota

4、ssessingrelevanceforthebenefitoftheIRsystem,butonlysatisfyingtheirownneedsand（2）theuserisnotnecessarilyinformedthattheirbehavior(selecteddocuments)willbeusedasrelevancefeedback伪反馈BlindfeedbackPseudorelevancefeedback,alsoknownasblindrelevancefeedback,providesamethodforautomaticlocalanalysis

5、.Itautomatesthemanualpartofrelevancefeedback,sothattheusergetsimprovedretrievalperformancewithoutanextendedinteraction.Themethodistodonormalretrievaltofindaninitialsetofmostrelevantdocuments,tothenassumethatthetop"k"rankeddocumentsarerelevant,andfinallytodorelevancefeedbackasbeforeunderthi

6、sassumption.Theprocedureis:（1）Taketheresultsreturnedbyinitialqueryasrelevantresults(onlytopkwithkbeingbetween10to50inmostexperiments).（2）Selecttop20-30(indicativenumber)termsfromthesedocumentsusingforinstancetf-idfweights.（3）DoQueryExpansion,addthesetermstoquery,andthenmatchthereturneddocu

7、mentsforthisqueryandfinallyreturnthemostrelevantdocuments.相关反馈技术分类文本检索与图像检索中采用最多的都是向量模型，即将文本或者图像都表示成特征空间中的向量形式。现有各种检索技术大多是以向量模型为基础，包括相关反馈技术在内。所以可以把文本(图像)看作是特征空间中的点，而检索过程实质上是寻找特征空间中离查询向量最近的那些点所对应的文本(图像)。从向量模型的角度出发，可以将相关反馈技术分成两大类：查询向量优化算法和特征权重调整算法。相关反馈技术分类假设每次用户