考慮多義性和多樣性的圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、隨著社交平臺(tái)的流行和移動(dòng)智能終端的普及，圖像、視頻數(shù)據(jù)成為了真正的大數(shù)據(jù)。這便捷了大家的日常生活和工作。然而，這也是一把雙刃劍。面對(duì)如此海量的數(shù)據(jù)，用戶越來(lái)越難快速地獲取所需信息。為了快速高效地獲取所需信息，圖像檢索日益成為大家搜索信息的主要工具。
　　由于“語(yǔ)義鴻溝”的存在以及關(guān)鍵詞本身的多義性，圖像系統(tǒng)無(wú)法精確地捕捉用戶的檢索意圖，因而無(wú)法返回準(zhǔn)確的結(jié)果。另一方面，隨著數(shù)據(jù)量爆炸式增長(zhǎng)，檢索結(jié)果往往存在過(guò)多相似的圖像，即存在結(jié)

2、果缺乏多樣性問(wèn)題。因此，圖像檢索系統(tǒng)需要綜合考慮多義性和多樣性?；诖?，本文以圖像檢索為目標(biāo)，針對(duì)結(jié)果缺乏多樣性以及檢索內(nèi)容多義性問(wèn)題展開研究，具體工作分為以下幾個(gè)部分:
　　1)提出了基于話題覆蓋的多樣性重排算法。該算法充分結(jié)合圖像的語(yǔ)義和視覺(jué)信息分析圖像與檢索內(nèi)容之間的相關(guān)性以及圖像與已排序列表之間的多樣性。同時(shí)，利用密度峰值的計(jì)算分析圖像自身的話題覆蓋能力，并將其引入到重排過(guò)程中。最終，利用提出的算法實(shí)現(xiàn)結(jié)果重排序，使得結(jié)果

3、在相關(guān)性的基礎(chǔ)上更多樣化且包含更多話題。
　　2)提出了交互式反饋框架。首先，利用圖像密度峰值對(duì)K-Means聚類算法進(jìn)行改進(jìn)。然后，提出了結(jié)合聚類結(jié)果與重排算法的多樣性調(diào)整方法，用戶可以通過(guò)改變參數(shù)的大小實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)果多樣性的調(diào)整。最后，提出基于點(diǎn)擊交互的相關(guān)反饋方法。用戶僅利用一次點(diǎn)擊操作獲取與點(diǎn)擊圖像最相關(guān)的所有圖像。
　　3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了圖像檢索原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)有效地結(jié)合了提出的重排算法及反饋框架，并提供給用戶良好的交互