基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为提高基于内容的图像检索的检索性能和检索速度,克服低层视觉特征与高层语义概念间的"语义鸿沟",提出一种基于教与学优化的图像检索相关反馈算法(TLBO-RF).结合图像检索问题的特殊性和粒子群优化算法的优点,对TLBO算法中个体的更新机制进行了改进,通过将相关图像集的中心作为教师以及引入学员最好学习状态Pbest,使之朝用户感兴趣的相关图像区域快速收敛.将该算法与目前效果最好的两种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比,结果表明本文算法相较于另外两种算法具有明显的优势,不仅提高了图像检索性能,同时也加快了图像检索速度,更好地满足了用户的检索要求.
推荐文章
基于内容的图像检索相关反馈算法的改进
图像检索
纹理
特征提取
相似性度量
相关反馈
基于SVM的相关反馈图像检索研究
基于内容的图像检索
感兴趣区域
支持向量机
相关反馈
基于内容图像检索中的相关反馈技术研究
相关反馈
基于内容的图像检索
人机交互
基于综合特征和SVM相关反馈的图像检索
图像检索
特征提取
Zernike矩
纹理分析
相关反馈
支持向量机
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于教与学优化算法的相关反馈图像检索
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 基于内容的图像检索 相关反馈 教与学优化算法 粒子群优化算法
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1668-1676
页数 9页 分类号 TP391
字数 7625字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.07.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毕晓君 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 126 1188 17.0 27.0
2 潘铁文 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 4 13 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (52)
共引文献  (83)
参考文献  (16)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (15)
二级引证文献  (0)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2008(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(5)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(3)
2011(11)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(7)
2012(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2013(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2014(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2017(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2017(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
基于内容的图像检索
相关反馈
教与学优化算法
粒子群优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导