图像检索中IRRL模型研究

• 作者: 孙惠萍 王朝晖
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 Q-学习 相关反馈 图像检索 IRRL模型
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统结构
• 页码范围: 35-37,40
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 2956字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.12.011

摘要

相关反馈实现了人机交互,是图像检索中的不可缺少的部分,一般图像检索中都使用一种反馈算法.IRRL模型将机器学习中的强化学习原理应用到图像检索的相关反馈中来.它将现有的查询点优化、特征加权、贝叶斯分类器等算法作为系统学习的动作.通过不同的状态选择不同的动作,最终为不同类的图像寻找到合适的反馈算法策略,最后根据策略进行具体的图像检索.文中对IRPL模型具体算法进行了研究,并在此基础上提出了一些改进意见.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王朝晖	苏州大学计算机科学与技术学院	35	153	8.0	10.0
2	孙惠萍	苏州大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0