基于不对称贝叶斯学习的图像检索相关反馈算法研究

• 作者: 林正奎 邬俊 鲁明羽 黄会
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 相关反馈 不对称学习 贝叶斯
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘及应用专栏
• 页码范围: 604-612
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0469-5097.2009.05.006

摘要

基于贝叶斯(Bayesian)理论的相关反馈技术是可有效提高图像检索性能的重要手段之一.然而,当前大多数的Bayesian反馈算法普遍受到小样本问题和训练样本不对称问题的制约.本文提出一种新的相关反馈算法,该算法将查询点移动(query point movement,QPM)技术嵌入Bayesian框架中,并采用不对称的学习策略处理正、负反馈信息,故而称之为不对称Bayesian学习(asymmetry Bayesianlearning,ABL).对于正例样本,该算法同时考虑用户提供的正、负反馈信息,并借助QPM技术估计相关语义类图像的概率分布.对于负例样本,采用一种半监督学习机制以应对负例样本稀缺问题.首先,通过随机采样从数据库中选取一组无标记图像,然后,利用QPM技术对其进行数据审计.最后,将审计后的无标记图像作为额外的负例样本,并与用户标记的负反馈信息一起用于估计不相关语义类图像的概率分布.仿真实验及对比结果表明,不对称Bayesian学习策略可显著提高相关反馈的效率,且本文算法的检索性能明显优于当前其它的相关反馈算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林正奎	大连海事大学信息科学技术学院	19	115	5.0	10.0
2	鲁明羽	大连海事大学信息科学技术学院	42	574	11.0	23.0
3	邬俊	大连海事大学信息科学技术学院	6	45	4.0	6.0
4	黄会	大连海事大学信息科学技术学院	1	13	1.0	1.0