[發明專利]一種基于貝葉斯網絡的圖片集個性化篩選方法

無效

• 申請號: 201310283769.4
• 申請日: 2013-07-04
• 公開（公告）號: CN103324750A
• 公開（公告）日: 2013-09-25
• 發明（設計）人: 莫志鵬;趙天昊;李文博;戴瑋;方聰
• 申請（專利權）人: 莫志鵬
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.?一種基于貝葉斯網絡的圖片集個性化篩選方法，其特征在于，步驟如下：

步驟1：根據用戶針對某個關鍵字進行圖像檢索時檢索到的圖片集，用統計

工具統計用戶的圖像瀏覽信息，圖像瀏覽信息包括：每張圖片的瀏覽時間、下載次數、鼠標滾動次數、鼠標縮放次數以及用戶評分；

步驟2：在有評分的圖片中，前臺主機分別選取獲得最高評分和最低評分的

圖片作為標準偏好圖片集和標準非偏好圖片集；瀏覽過但未評分圖片作為構造集，根據構造集圖片的統計信息，使用K-means分類算法判斷其中各圖片是否符合用戶偏好；

步驟3：前臺主機分別對標準偏好圖片集、標準非偏好圖片集、構造圖片集

提取圖像的三個特征：邊界特征、紋理特征和顏色特征，建立各個圖片子集的特征矩陣；

步驟4：獲得圖片子集特征矩陣后，結合標準偏好圖片集與標準非偏好圖片

集，建立標準特征矩陣。

2.利用該標準特征矩陣，針對各單一特征對構造圖片集中的圖片進行SVM訓練，判斷測試圖像集中每張圖片的單一特征是否符合用戶的偏好；

步驟5：在構造圖片集中，利用每張圖片的各個特征是否符合用戶偏好以及該圖片是否整體符合用戶偏好的信息，構造貝葉斯網絡，用來預測其它未瀏覽過的圖片是否整體滿足用戶偏好。

3.步驟6：為每一位歷史用戶建立一個賬戶，在該賬戶中記錄其搜索偏好,即用戶搜索過的圖像類別以及對應的標準特征矩陣和貝葉斯斯網絡。

4.當用戶再次搜索同一關鍵字或相似關鍵字時，根據已有的用戶偏好信息，利用標準特征矩陣和貝葉斯斯網絡對圖像檢索結果進行訓練，實現重排序，提供給用戶與其個人喜好相近的圖片。