捕图者

PicHunter:用于图像检索的贝叶斯相关反馈。本文描述了一个图像检索系统PicHunter,它实现了一种新颖的相关反馈方法,使得用户选择的整个历史都有助于系统对用户目标图像的估计。为此,PicHunter使用基于用户行为概率模型的贝叶斯学习。该模型的预测与搜索过程中的选择相结合,以估计与每个图像相关的概率。然后使用这些概率来选择要显示的图像。我们的用户行为模型的细节是通过离线学习算法调整的。为了清楚起见,我们的研究是用最简单的用户界面进行的,但是算法可以很容易地并入支持复杂查询的系统中,包括以前提出的大多数系统。然而,即使有这样的限制和简单的图像特征,PicHunter也能够在4522张图像的数据库中找到随机选择的目标,平均只显示55组4幅图像,比chance好10倍以上。因此,我们期望通过结合本文所述的技术来提高当前图像数据库检索系统的性能。


zbMATH中的参考文献(参考文献53条)

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