[發明專利]用戶興趣區域與反饋引導的圖片精準檢索方法

在審

• 申請號: 202011641876.6
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112685591A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 李蕊男;王斌
• 申請（專利權）人: 荊門匯易佳信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明重點突破如何獲取用戶感興趣區域和如何引入用戶反饋信息引導檢索過程，提出用戶興趣區域與反饋引導的圖片精準檢索方法，基于SVM的用戶反饋算法，引入微粒群優化算法對反饋學習過程進行改進，建立融合SVM與PSO的S?P用戶反饋引導算法，具體包括：第一，針對視覺顯著性模型的顯著性區域提取方法進行改進，提出基于人眼關注模型的圖片檢索，包括基于人眼關注計算模型的整體架構、BoF特征向量的構建過程、基于人眼關注模型和BoF特征的檢索算法流程；第二，基于SVM和微粒群優化算法的特征，從顯著性區域提取、SVM訓練參數及特征選取過程三個方面進行優化，提出基于人眼關注模型和S?P用戶反饋的圖片檢索方法。

技術領域

本發明涉以及一種圖片精準檢索方法，特別涉及一種用戶興趣區域與反饋引導的圖片精準檢索方法，屬于圖片精準檢索技術領域。

背景技術

隨著數據庫的存儲量越來越大，為解決傳統的基于文本檢索存在的人工標注語言的主觀性問題，基于內容的圖片檢索應運而生，這種技術根據圖片內容從圖片庫中檢索出能夠滿足用戶要求的圖片。近年來，信息產業的不斷開拓和相關支撐技術的飛速發展，大數據在各行各業得到了廣泛應用，圖片和視頻都屬于非結構化數據形態，在大數據集中占據十分重要的地位。人們如今已生活在一個充斥著各種傳感器的世界，信息收集、儲存與分析的數量正不斷增加，特別是圖片和視頻信息獲取途徑越來越多，圖片數據庫規模越來越大，此類數據爆炸對數據計算能力提出了更高的標準，也將會使各應用領域對信息處理能力的要求不斷提升，因此，用戶想要快速精確的從龐大的圖片數據庫中找出滿足需要的圖片，對有效的儲存、組織、查詢多媒體資源提出了更高要求。

與此同時，機器學習、圖片理解等技術不斷發展，為基于內容的圖片檢索提供了技術支持，這些都促使基于內容的圖片檢索方法迅猛發展。從行業發展需求來分析，此項技術已被廣泛應用到了互聯網行業中，從用戶需求的角度來分析，基于內容的圖片檢索使用戶能從可視角度準確檢索到相似圖片，這種檢索方式更加接近于用戶的感性認知，同時也方便人們高效大規模的檢索在線圖片。

在大數據時代，圖片獲取的途徑越來越多，處理圖片信息的能力要求也在不斷提高，基于內容的圖像檢索以圖片內容為基本輸入，基于一定數量的訓練樣本和機器學習算法，從海量數據庫中快速檢索得到所需的圖片信息，具有廣闊科研和商業應用價值。

但由于現有技術的基于內容的圖片檢索方法無法達到充分令用戶滿意的程度，隨著統計學習方法和大數據關聯的理論與技術的發展，基于內容的圖片檢索方法具有極大的性能提升空間，目前存在的問題和需要進一步完善的地方主要表現在以下方面：

第一，圖片檢索查準率低，現有技術幾乎還沒有出現一個圖片檢索系統能夠在準確率方面達到令人滿意的程度，查詢檢索圖片時，對于返回的成百上千幅圖片，用戶仍然需花費大量的時間來進行篩選；

第二，與用戶的交互程度不夠，在很多應用領域需要用戶積極參與并給出反饋意見，因為屬于不同類別的圖片會有不同的特性，此時需要設計不同的算法針對不同的圖片特點進行針對性運算，同時，用戶也希望在選擇性提取和相似匹配算法方面有更多自由發揮的空間；

第三，語義特征與底層特征的關聯度不夠，現有技術在圖片的底層特征方面已經做了很多個字，但仍存在一些問題，現有技術有意識的分析用戶的反饋信息，但仍存在較大的局限性，沒有從根本上解決問題，此外人工參與能提高檢索效果，但也增加了檢索耗費的時間，不利于實時檢索。

第四，當今隨著互聯網信息急劇膨脹，互聯網檢索已進入到內容上更形象、意義上更寬泛的圖片檢索階段，圖片檢索方法的發展刺激了互聯網行業不斷推出關聯產品，而行業的發展需要又對關聯技術的發展不斷提出新需求，現有技術的圖片檢索主要應用在特定的數據庫中，還未達到全部智能化的檢索要求，針對大規模的圖片數據，無法有效的檢索所需的圖片，無法應用用戶反饋技術獲取更加令人滿意的效果。