基于內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)圖像重排序.pdf

1、隨著在線數(shù)字圖像和視頻數(shù)據(jù)等數(shù)字資源的持續(xù)增長，圖像/視頻搜索已經(jīng)成為一個非?；钴S和具有挑戰(zhàn)性的研究領(lǐng)域。與以往相比，排序算法不僅要能夠處理龐大的數(shù)據(jù)量，更應(yīng)該滿足用戶的搜索意圖，提高其搜索體驗。然而，現(xiàn)有的搜索引擎大多是基于文本信息的，并不能很好地滿足用戶的需求，因此，如何在利用文本信息的基礎(chǔ)上實現(xiàn)基于視覺內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)圖像的重排序這項技術(shù)成為迫切要求。
　　 針對以上問題，本文研究了兩種基于內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)圖像的重排序算法：
　

2、　 其一，基于改進的Ranking SVM的主動重排序算法。該算法針對重排序?qū)ο蟮奶攸c，引入了對Ranking SVM方法的改進，設(shè)法把原始排序結(jié)果作為表示圖像的特征之一。另外，結(jié)合了主動學(xué)習(xí)的思想，以此彌補監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中需要大量人工標(biāo)注的不足。最后，我們對實驗結(jié)果進行了橫向和縱向比較，經(jīng)比較證實，該算法對原始排序結(jié)果有一定的改善作用。
　　 其二，基于視覺原型的圖像重排序算法。該算法是一種自重排序，其最大的特點是不依靠外部知