[发明专利]一种基于迭代视觉排序的图像检索方法

摘要

本发明提供一种基于迭代视觉排序的图像检索方法，包括：提取每幅图像的全局视觉特征和局部视觉特征；构造相似性矩阵，列归一化后得到转移矩阵；利用视觉排序技术得到初次视觉排序结果；基于初次视觉排序结果进行多次迭代视觉排序，得到最终的视觉排序结果。本发明利用多次迭代的视觉排序方法实现了对图像检索结果的改进，有效改善了图像检索性能，提升了用户体验。

主权项

一种基于迭代视觉排序的图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)提取与查询相关的数据库中每幅图像的全局视觉特征和局部视觉特征；(2)利用提取出的每幅图像的全局视觉特征和局部视觉特征，计算任意两幅图像之间的相似性，构造相似性矩阵，并对所述相似性矩阵进行列归一化，得到转移矩阵；(3)利用视觉排序技术得到每幅图像与查询的相关性得分向量，将每幅图像按照各自的相关性得分降序排列，得到初次视觉排序结果，所述相关性得分向量通过以下公式迭代求解，VR＝d(S*×VR)+(1‑d)p其中，VR表示相关性得分向量，VR＝[vr1,vr2,…,vri,…,vrn]T，vri,i＝1,2,…,n表示所述数据库中第i幅图像Ii与查询的相关性得分，n表示所述数据库中图像的总数，VR的初始值设置为每个元素d表示平衡参数，S*表示转移矩阵，p表示先验权重向量，此处设置为(4)基于所述初次视觉排序结果进行多次迭代视觉排序，得到最终的视觉排序结果，具体如下：在进行第t,t＝1,2,…,T次迭代时，将第t‑1次迭代得到的视觉排序结果中的前t×m幅图像的先验权重设置为剩余n‑t×m幅图像的先验权重设置为0，并将第t‑1次迭代得到的相关性得分作为初始值，利用步骤(3)中的公式得到进行第t次迭代的相关性得分向量，将每幅图像按照各自新的相关性得分降序排列，得到进行第t次迭代的视觉排序结果；其中，将所述初次视觉排序结果视为进行第0次迭代得到的。