一种新的个性化车辆图像搜索算法

发布时间：2017-09-28 08:34

  本文关键词：一种新的个性化车辆图像搜索算法

  更多相关文章： 交通工程 搜索引擎 多核聚类 图像 线性融合 支撑向量机

【摘要】：针对现有搜索引擎算法不能完整依据用户的查询需求,导致检索质量差的问题,提出一种基于聚类和用户兴趣模型的个性化车辆图像搜索算法,实现个性化搜索。根据用户感兴趣目标特点,选择目标多特征集合;采用多核线性融合方法计算相似度;在此基础上,提出使用优化降维支撑向量机进行基于多核的动态聚类,建立用户兴趣模型,并将个性化的搜索结果返回给用户。研究结果表明:与传统的搜索算法相比,新算法增加了用户的参与方式,解决了底层视觉特征与高层语义间的鸿沟问题,能够明显提高平均查全率和查准率;新算法比基于颜色的传统搜索算法的平均查全率和查准率分别提升了9%和24.6%,比基于纹理的传统搜索算法的平均查全率和查准率分别提升了28%和42.6%。
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;空军工程大学装备管理与安全工程学院;长安大学电子与控制工程学院;
【关键词】： 交通工程 搜索引擎 多核聚类 图像 线性融合 支撑向量机
【基金】：国家自然科学基金项目(61203233,41101357) 交通运输“十二五”重大科技专项(2011318812260) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(CHD2011JC170,2013G1321037,CHD2011JC161,CHD2010ZY012,CHD2011TD018)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言随着信息技术和图像处理技术的快速发展和应用,社会或企业每天都会产生出海量的多媒体信息,如何在众多信息中获取有用信息,特别是图像信息的检索越来越受到人们的关注。人们大多依赖网络搜索引擎或门户网站来寻找自己希望得到的信息,但是现存的搜索引擎存在如下问题:1搜

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本文编号：934849