[发明专利]一种相关反馈图像检索方法

摘要

本发明涉及一种相关反馈图像检索方法，包括具体步骤：初始检索、反馈样本选取、建立支持向量机分类面、通过有偏判别分析建立变换映射、构造分段相似性度量函数、多反馈轮次联合和反馈迭代。本发明通过执行支持向量机分类、有偏判别分析变换映射和多反馈轮次联合三方面的操作，使其在小样本情况下具有高效的智能检索效果，并且能够满足实时性需求。

主权项

1.一种相关反馈图像检索方法，其特征在于包括以下具体步骤：步骤1，初始检索：针对检索图像，提取其底层视觉特征，与图像数据库中所有图像形成的特征库进行相似性度量，并按照相似性的大小对图像数据库中图像进行排序，依次输出作为初始检索结果；步骤2，反馈样本选取：对初始检索结果中最靠前的一部分图像进行分类，即根据这一部分图像在内容上和检索图像之间的相关性，分为相关图像类和不相关图像类；将这一部分图像作为反馈样本返回，其中属于相关图像类的为正反馈样本，属于不相关图像类的为负反馈样本；步骤3，建立支持向量机分类面：返回的正反馈样本和负反馈样本被用来训练支持向量机分类器，得到支持向量机分类面；步骤4，通过有偏判别分析建立变换映射：返回的正反馈样本和负反馈样本被用来进行有偏判别分析，得到一个变换映射；步骤5，构造分段相似性度量函数：利用步骤3中所得支持向量机的分类面，以及步骤4中得到的变换映射，构造一个分段相似性度量函数；步骤6，多反馈轮次联合：将各轮反馈中得到的分段相似性度量函数加以组合，得到当前反馈轮次的总相似性度量函数；利用总相似性度量函数，对图像数据库中所有图像形成的特征库与检索图像的底层视觉特征进行相似性度量，并按照相似性的大小对图像数据库中图像进行排序，依次输出作为当前检索结果；步骤7，反馈迭代：如果当前检索结果不满足检索要求，则对当前检索结果中最靠前的一部分图像根据在内容上和检索图像之间的相关性进行分类，并加入到之前反馈轮次中已经得到的反馈样本内，然后基于扩大后的反馈样本集重复步骤3～7；如果当前检索结果满足检索要求，则停止反馈。