[發明專利]一種基于快速智能禁忌搜索的圖像檢索方法

無效

• 申請號: 201010122720.7
• 申請日: 2010-03-12
• 公開（公告）號: CN102193937A
• 公開（公告）日: 2011-09-21
• 發明（設計）人: 李宏宇;張超;賈金原
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 趙繼明

1.一種基于快速智能禁忌搜索的圖像檢索方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

1)在圖像數據庫中定義幾何流形熵；

2)通過快速智能禁忌搜索算法來獲得最優回路O_opt；

3)將需要的檢索圖像Q插入最優回路序列O_opt中，根據檢索圖片在最優回路序列中插入的位置，重新計算插入后新回路序列的熵值，插入后的熵值較S_opt的變化為ΔS，當ΔS為最小時，檢索圖像的插入點為其在最優回路序列O_opt中的最終插入位置；

4)根據歐幾里德距離排序檢索圖像Q在最優回路序列O_opt中的鄰近圖像；

5)將相似圖像反饋給用戶。

2.根據權利要求1所述的一種基于快速智能禁忌搜索的圖像檢索方法，其特征在于，所述的步驟1)定義幾何流形熵如下：

采用“數據的空間位置”和“流形的局部離散曲率”兩方面來描述一個流形，即幾何流形熵；具體來說，在m維的空間中，給定一組數據X＝{x_i|x_i∈R^m，i＝1，2，...n}，首先定義一個長度為n并且沒有自交叉的回路，對于X的每一種這樣的回路根據連接點的下標可以記錄為O＝(o₁，o₂，...o_n，o_l)，這時定義X關于回路序列O的幾何流形熵為：

S(X，O)＝P(X，O)+G(X，O)???????????????????????????????????????(1)

如果嵌入流形的維度為一維，那么幾何流形熵的空間位置組成部分表示為：

P(X,O)=1nΣ(i,j)∈Od2(xi,xj)---(2)]]>

d表示計算結點i與j之間的距離，由于流形局部平坦的性質，采用歐幾里德距離，即d＝‖x_i-x_j‖，符號(i，j)表示數據點x_i與x_j在回路O中相鄰；

幾何流形熵的幾何組成部分表示為：

G(X,O)=1nΣ(i,j,k)∈Ok12(xi,xj,xk)+1nΣ(i,j,k,l)∈Oρ2(xi,xj,xk,xl)---(3)]]>

在離散空間中對于點x_j的離散曲率表示為：

k(x_i，x_j，x_k)＝‖λ(x_i，x_j)-λ(x_j，x_k)‖???????????????????????(4)

因為離散曲率對于數據的噪音干擾比較敏感，因此為了加強算法的魯棒性，在幾何組成部分的表示中引入了矯正因子ρ：

ρ(x_i，x_j，x_k，x_l)＝‖(λ(x_i，x_j)-λ(x_j，x_k))-(λ(x_j，x_k)-λ(x_k，x_l))‖??(5)

在公式(4)和(5)中，符號λ(x_i，x_j)定義為：

λ(xi,xj)=xi-xjd(xi,xj)---(6)]]>