[發明專利]用于相關反饋圖像檢索的自適應訓練樣本選取方法

無效

• 申請號: 201310735558.X
• 申請日: 2013-12-28
• 公開（公告）號: CN103761503A
• 公開（公告）日: 2014-04-30
• 發明（設計）人: 王向陽;張貝貝;李永威
• 申請（專利權）人: 遼寧師范大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 大連非凡專利事務所 21220
• 代理人: 閃紅霞

1.一種用于相關反饋圖像檢索的自適應訓練樣本選取方法，其特征在于按如下步驟進行：

a.?提取圖像庫中每幅圖像的底層視覺特征，然后將提取的特征放入特征庫中；?

b.?將特征庫中每幅圖像的特征與用戶選取的示例圖像特征進行相似度比較，最后返回給用戶與該示例圖像最相似的N副圖像；

c.?用戶將最相似的N副圖像標記為正例圖像或反例圖像；

d.?將標記好的圖像放到支持向量機中進行訓練學習，最終將學習后的結果反饋給用戶，用戶對反饋結果滿意，輸出結果；否則，繼續此步驟。

2.根據權利要求1所述用于相關反饋圖像檢索的自適應訓練樣本選取方法，其特征在于所述d步驟如下：

d.1對圖像庫中的圖像進行K均值聚類得到k類圖像

選取當前檢索結果中的最相關M幅圖像庫?S_pool，對圖像庫S_pool進行K均值聚類，聚類數目由每次反饋時的標記圖像決定；

第一步，將標記的N幅圖像???????????????????????????????????????????????作為初始聚類中心；

第二步，計算圖像庫S_pool中每個圖像與各個聚類中心之間的距離，把各個圖像分配給距離它最近的聚類中心；

第三步，重新計算每一類的聚類中心；

迭代第二、第三步，直到聚類中心不再發生改變，最終得到：

d.2利用改進的KNN算法選取圖像作為訓練樣本

首先，測量樣本之間的距離（相似度）

其度函數為

其次，規范化核函數，公式：

其中，將每個中的全部圖像視作帶權無向圖G(V,E)，節點V表示圖像，E表示節點x_i與x_j之間的權值,

最終，選取k2個最具有代表信息的、離示例圖像最近的圖像作為訓練樣本,

令：?

最終得到：

利用下列公式最終得到訓練樣本：

其中，?則是的k2個離示例樣本最接近的訓練樣本。