基于教与学优化算法的相关反馈图像检索

发布时间：2018-09-18 11:30

【摘要】：为提高基于内容的图像检索的检索性能和检索速度,克服低层视觉特征与高层语义概念间的"语义鸿沟",提出一种基于教与学优化的图像检索相关反馈算法(TLBO-RF).结合图像检索问题的特殊性和粒子群优化算法的优点,对TLBO算法中个体的更新机制进行了改进,通过将相关图像集的中心作为教师以及引入学员最好学习状态Pbest,使之朝用户感兴趣的相关图像区域快速收敛.将该算法与目前效果最好的两种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比,结果表明本文算法相较于另外两种算法具有明显的优势,不仅提高了图像检索性能,同时也加快了图像检索速度,更好地满足了用户的检索要求.
[Abstract]:In order to improve the retrieval performance and speed of content-based image retrieval and overcome the "semantic gap" between low-level visual features and high-level semantic concepts, an image retrieval correlation feedback algorithm based on teaching and learning optimization (TLBO-RF) is proposed. Combining the particularity of image retrieval problem and the advantage of particle swarm optimization algorithm, the updating mechanism of individual in TLBO algorithm is improved. By using the center of the correlation image set as the teacher and introducing the best learning state Pbest, makes it converge rapidly towards the relevant image region of interest to the user. The algorithm is compared with the two most effective correlation feedback techniques based on evolutionary algorithm on two sets of standard image test sets. The results show that the proposed algorithm has obvious advantages over the other two algorithms. It not only improves the performance of image retrieval, but also speeds up the speed of image retrieval.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61175126) 国家国际科技合作专项(No.2015DFG12150)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2247770