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文檔簡介
1、近些年來隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式的增長,特別是圖像數(shù)據(jù)。圖像具有直觀、生動的特性,且與人類生活息息相關(guān),因此如何能夠準確地獲取所需圖像信息是當(dāng)前多媒體搜索領(lǐng)域需要重點解決的問題。目前主流的搜索引擎主要是依靠圖像的標題、描述等元數(shù)據(jù)信息進行基于文字信息的圖像搜索,并沒有利用圖像的視覺特性,因此搜索結(jié)果并不理想。為了使結(jié)果更加符合用戶的需求,圖像搜索重排序算法被提出應(yīng)用于圖像搜索領(lǐng)域。該技術(shù)是指在原始文本搜索的基礎(chǔ)之上
2、,再次結(jié)合圖像本身的信息對原始的重排序結(jié)果進行重新重排序,以提高用戶的搜索體驗。
目前的大多工作圍繞圖像的相關(guān)性搜索重排序展開,對多樣性搜索重排序的研究較少。相關(guān)性重排序是指對于返回結(jié)果來說,都是將相關(guān)的樣本排在結(jié)果集的前列,但是很少考慮樣本相互之間的聯(lián)系,而多樣性重排序是為了提高返回結(jié)果的多樣性,也就是覆蓋主題的多樣性,以降低相關(guān)重排序中帶來的信息冗余問題。
本文主要利用隨機游走模型實現(xiàn)圖像搜索的多樣性重排序。具體
3、工作如下:
1)實現(xiàn)了基于圖像的搜索相關(guān)性重排序算法,能夠使產(chǎn)生的結(jié)果按照相關(guān)性進行重排序。
2)提出了基于DivRank算法的圖像多樣性重排序算法。DivRank是自定義的隨機游走模型,通過引入訪問次數(shù)隨時間增長的馬爾科夫數(shù)學(xué)模型來完成多樣性重排,能夠有效的降低搜索結(jié)果之間的冗余信息。為此,我們將其應(yīng)用于圖像領(lǐng)域并提出相應(yīng)的GDRID算法。
3)提出了基于DDRank的圖像多樣性重排序算法。DDRank是
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