图像检索中基于粒子群优化的相关反馈算法
查询优化问题虽然整体的优化目标是明确的,但由于用户主观理解导致优化目标的细节会有一定的随机性,并且由于特征提取算法中语义鸿沟的存在,导致优化方向的不稳定,本文利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法全局寻优、快速收敛的优点,针对查询优化中相关反馈(relevant feedback,RF)问题的特点,提出一种理想值监督下的粒子群优化-相关反馈(PSO-RF)算法,算法在理想值监督下指导粒子的运动方向,进而快速向理想解集靠拢.实验表明,该方法能够有效的提高检索性能,取得较好的检索结果.
粒子群优化 理想值监督 相关反馈 图像检索 查询优化
许相莉 张利彪 刘向东 于哲舟 周春光
吉林大学,计算机科学与技术学院,吉林,长春,130012
国内会议
徐州
中文
971-973
2009-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）