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基于相关反馈的图像检索技术研究的综述报告.docx


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该【基于相关反馈的图像检索技术研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于相关反馈的图像检索技术研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于相关反馈的图像检索技术研究的综述报告随着数字图像的应用越来越广泛,针对如何快速和准确地检索图片的需求也越来越迫切。传统的基于文本和标签的图像检索方法不能很好地满足实际应用需求,因此,基于相关反馈技术的图像检索技术逐渐成为热门研究方向。基于相关反馈技术的图像检索方法是利用搜索者对检索结果的反馈不断优化检索效果的一种搜索技术。这个过程类似于人脑的学****过程,通过不断地实验和调整,不断优化检索结果。与传统的基于标签的图像检索方法相比,基于相关反馈技术的图像检索方法更加符合人类的思维方式,能够更好地满足用户的需求。基于相关反馈技术的图像检索方法主要分为两类:主动反馈和被动反馈。主动反馈是指用户主动选择某些图片并标注其相关性,然后系统根据这些反馈不断优化检索结果。被动反馈则是指系统根据用户的行为(如点击、放大图像等)自动学****用户****惯,并根据用户的反馈进行调整。在基于相关反馈技术的图像检索方法中,最为核心的是如何评估图像之间的相似性。目前常用的方法有:基于颜色直方图的相似性度量、基于纹理特征的相似性度量、基于形状特征的相似性度量、基于内容的相似性度量等。在实际应用中,可以根据不同的需求选择不同的相似性度量方法进行图像检索。另一个关键问题是如何优化相关反馈的效果。目前,常用的优化方法包括查询扩展、集合反馈和用户模型等。查询扩展是指在查询中添加额外的关键字,从而提高搜索结果的准确度。集合反馈则是指将搜索结果分成几个集合,用户在每个集合中选择感兴趣的图片,系统根据用户的反馈进一步优化搜索结果。用户模型则是指根据用户在过去的搜索行为和反馈信息建立用户模型,从而更准确地预测用户的搜索行为和需求。综合来看,基于相关反馈技术的图像检索方法具有很高的实用价值和研究意义。尽管目前该技术仍面临许多技术难题,比如用户反馈信息的稳定性、评价指标的确定等,但是随着技术的不断发展和优化,相信这种技术将会逐渐被广泛应用并改变我们的生活。

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  • 时间2024-04-14
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