基于LDA主題模型的圖像檢索研究.pdf

1、圖像作為人們生活中最基本、最重要的多媒體信息載體之一，憑借著內(nèi)容豐富、表達(dá)直觀的優(yōu)勢，已廣泛滲透在各個領(lǐng)域，隨著科技的進(jìn)步和人們生活方式的改變，圖像數(shù)量呈指數(shù)增長。從數(shù)量龐大、種類繁多的數(shù)字圖像中，快速準(zhǔn)確地查找出所需相關(guān)圖像是管理使用海量圖像信息的重要途徑，因此對圖像的高效檢索和索引已成為國內(nèi)外信息檢索領(lǐng)域的研究熱點。
　　本文利用隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，LDA)主題模型進(jìn)行圖像

2、檢索。該方法首先基于LDA主題模型，對搜集到的單目標(biāo)圖像庫進(jìn)行訓(xùn)練生成類別主題;待用戶進(jìn)行檢索時，基于類別主題，判斷用戶提交的待檢索圖像所包含的目標(biāo)，并檢索出含有相似目標(biāo)的圖像。通過設(shè)計多次相關(guān)測試實驗，證明了該方法針對多目標(biāo)圖像的檢索具有較好的效果。
　　為了能讓用戶檢索出更符合其檢索意圖的圖像，本文引入了一種基于主題權(quán)重的相關(guān)反饋方法。待完成初次檢索后，用戶根據(jù)對檢索結(jié)果的滿意程度提交相關(guān)反饋，系統(tǒng)通過對用戶反饋的正反饋和負(fù)反