[发明专利]最大化平均查准率均值的距离测度优化方法

权利要求书

1.一种最大化平均查准率均值的距离测度优化方法，包括以下步骤：

(1)获取包含查询图像-待查询图像对集合的图像数据库；

(2)采用平滑函数对MAP进行逼近，将其转换为目标函数并添加正则化项，使得目标函数是连续可微的；

(3)使用图像数据库中的查询图像-待查询图像对，对目标函数采用基于梯度下降的方法进行优化，并重复优化过程，取使MAP最大的解作为最优的线性变换矩阵；

(4)图像间距离测度的获取，包括两种方式：用步骤(3)中的最优线性变换矩阵对图像数据库中的图像特征先进行变换，再用变换特征的欧氏距离定义图像间的距离测度；或者用步骤(3)中的最优线性变换矩阵定义马氏距离作为图像间的距离测度。

2.根据权利要求1所述的最大化平均查准率均值的距离测度优化方法，其特征在于：所述步骤(1)中的图像数据库由图像或图像区域特征、图像类别构成。

3.根据权利要求1所述的最大化平均查准率均值的距离测度优化方法，其特征在于：所述步骤(1)中的查询-待查询图像对的集合是依据是否包含相同解剖结构、相同类型病灶确定图像对是否相似，进行标注的。

4.根据权利要求1所述的最大化平均查准率均值的距离测度优化方法，其特征在于：所述步骤(2)中以随机矩阵或其他距离测度学习方法得到的变换矩阵作为线性变换矩阵的初始解。

5.根据权利要求1所述的最大化平均查准率均值的距离测度优化方法，其特征在于：所述步骤(2)中对MAP进行逼近的过程为：对给定的查询图像，任一待查询图像的排序序号使用Sigmoid型函数进行平滑逼近，进而得到MAP的平滑逼近。

6.根据权利要求1所述的最大化平均查准率均值的距离测度优化方法，其特征在于：所述步骤(3)中采用随机梯度下降算法来优化目标函数。