基于多特征异构超图的图像推荐算法研究

发布时间：2019-08-19 16:54

【摘要】：在过去的数十年中,由于智能移动设备和先进移动多媒体服务的广泛应用,用户可以通过社交网络随时随地的上传图像。最近,更多的社交网络不仅收集图像,还收集一些和图像相关的用户产生的元数据,如照片拍摄地点、拍摄时间等。图像等多媒体资源信息量快速的增长,在学术研究领域以及应用领域对图像等多媒体内容信息查找的需求也更加强烈,在大量的图像中找到用户感兴趣的图像成为一个非常活跃的研究方向,其中一个方向就是结合包括图像文本信息,图像底层视觉特征,图像地理位置等信息来进行图像推荐。简而言之,如何利用多特征进行图像推荐从而达到比单特征推荐更好的效果是本文的研究重点。本文首先分析了当前多特征图像推荐的研究现状以及存在的问题,提出了一种基于异构超图的结合多种图像特征信息的图像推荐算法框架,将机器学习中梯度下降的分类方法应用到超图中图片的排序分数计算当中,并进行了相关的实验对图像推荐算法中的搜索性能和满意度进行了研究分析。本文的主要工作如下:一、图像特征的获取并构造多种图像特征信息的异构超图本文针对单一图像特征并不能达到很好的推荐满意度这一缺点,采用多种图像特征信息,分别在图像文本、图像底层特征两个特征维度上提取特征并建立异构超图,其中包括对图像标签的预处理环节,本文提出了一种基于图像显著特征的软近邻投票方法来对图像的标签进行重新排序和筛选。最终给不同特征的异构超图赋予不同权重,形成一个统一的多特征异构超图,作为之后机器学习权重和排序分数学习的输入。二、基于多特征异构超图中图片顶点的排序分数的计算在特征提取后并构造出来的统一的多特征的异构超图的基础上,运用机器学习中梯度下降的分类方法来对异构超图中的不同图片的排序的分数来进行学习。当用户输入一张图片时,根据构建出来的多特征异构超图来对图片库中的图片进行排序分数的迭代计算,再将与输入图片最相似的k张图片返回给用三、推荐算法框架实验结果和分析本文将提出的图像推荐算法框架进行了实现,分析了算法的时间空间复杂度,并和当前主流的的单特征的图像推荐算法以及多特征图像推荐算法进行推荐满意度等方面的对比。本文提出的基于多特征异构超图的图像推荐算法框架分为两个过程,分别为:(1)离线超图构建;(2)在线排序分数计算。经过对实验结果的分析和对比,本文提出的基于多特征异构超图的图像推荐算法给出的图像推荐结果有较好的满意度。
【图文】：

１．２．２超图学习研宄现状逡逑超图由于其可以对高维关系有效的表示这个优点，己经被广泛的运用到许多逡逑数据挖掘和信息检索的系统中，其中包括图像检索和物体识别［１７］［１８］［１９１。Ｚｈｏｕ提逡逑出了一种可以将应用在超图上的聚类分类的框架。Ｚａｓｓ［２（＾ｆ出了一种带概率的超逡逑图模型，可以应用到两个不同的特征集上面。在图像检索方面，Ｈｕａｎｇ［２１］提出了逡逑一种直推式学习学习框架，超图的构建过程是将每张图片当做超图中的一个点。逡逑在计算机辅助设计当中（ＣＡＤ），Ｗｏｎｇ［２２］提出了一种基于超图的３Ｄ物体描述方逡逑法，这种方法中，超图的点代表一个ＣＡＤ系统中物体的面片，超边表示两个面逡逑片之间边界的部分。在［２３］的研究中，作者提出了一种基于超图学习的音乐推荐方逡逑法，这这种方法中，不同类型的对象以及他们在社交网络（或者虚拟社区）中的逡逑复杂的关系使用了超图来进行建模。在构建好的超图上的学习任务是为了度量不逡逑同音轨之间的关系从而进行音乐推荐。这些研宄都表明了超图可以非常有效的抓逡逑

现有的科研成果也为本文的工作奠定了坚实的基础。在本文中我们同时运逡逑用了图像的底层特征以及社交网络中采集的和图片相关的标签信息，，区别于分开逡逑运用特征方法以及顺序运用特征方法，如图１．１中（Ｃ）所示，本文的方法同时逡逑运用了两种特征，使其共同对我们的排序分数发挥作用。本文提出的基于多特征逡逑超图的图像推荐算法框架，如图１．２所示。逡逑图像输入逦邋邋ｒ＊－逡逑线逦二ＢＳＳｆｉＬ逦？返回推荐图像？邋ｇ逡逑±逦逦１邋ｉ逡逑片逦邋排逡逑Ｉ逦图像输Ｘ邋Ｉ邋逦邋邋邋序逡逑雷Ｉ逦：邋？特征提取？初始化相■？数逡逑荐逦｜逦１逦邋！逦算逡逑—＇邋，１＾－逡逑壚集逦｜邋多维特征提取
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2528381