逆向学习耦合多属性查询的图像排序/检索优化算法研究

• 作者: 刘海 曾东海 杨叶芬 段班祥
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多属性查询 图像排序-检索 逆向学习 属性相关性 检索精度
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 技术专论
• 页码范围: 84-90
• 页数: 7页
• 分类号: TS801.8
• 语种: 中文

摘要

目的 提出逆向学习耦合多属性查询的图像同步排序/检索优化算法,以解决当前算法检索效率与精度不高等问题.方法 引入逆向学习概念,利用复杂无损函数,设计图像检索机制,优化训练误差.考虑查询项属性相关性,将训练图像分割成多个子集,联合权重因子,构造图像排序模型.对于给定的多属性查询,文中算法可以利用查询项中隐含的单词属性完成检索.结果 文中算法支持多标记查询,与当前图像排序搜索机制相比,在多属性查询条件下,文中算法具有更高的检索精度(当查全率为80％时,精度较对照组分别提高了8.3％和13.2％)与效率.结论 文中算法能够支持多属性查询,能进一步增加检索精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘海		22	62	4.0	7.0
2	段班祥		26	49	5.0	6.0
3	曾东海		17	79	4.0	8.0
4	杨叶芬		19	34	3.0	5.0