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文檔簡介
1、隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和圖形圖像學(xué)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索技術(shù)已經(jīng)無法滿足用戶日益復(fù)雜的檢索需求，所以基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based ImageRetrieval，簡稱CBIR)技術(shù)應(yīng)運而生。然而，CBIR的檢索結(jié)果往往不能令用戶滿意。因此，將相關(guān)反饋技術(shù)(Relevance Feedback，簡稱RF)融合到基于內(nèi)容的圖像檢索研究中去，使得圖像檢索的準(zhǔn)確率大大提高。在CBIR中，相關(guān)反饋是交互式地進(jìn)行多次檢索，初次
2、相關(guān)反饋是建立在特定算法上的，而初次檢索結(jié)果對于以后的檢索是極其關(guān)鍵的，這就使得反饋效果有很大的局限性;而算法為了使得檢索更加準(zhǔn)確，會反復(fù)進(jìn)行反饋操作，使得算法效率降低。
本文研究的主要內(nèi)容有如下幾點:(1)將蛙跳算法的分組思想和粒子群算法相結(jié)合，運用到相關(guān)反饋過程，將其看作一個使用粒子群算法尋優(yōu)的過程;(2)針對相關(guān)反饋算法的局限性和效率低的問題，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，簡
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