公开(公告)号：CN104077344B

公开(公告)日：2018-07-17

申请号：CN201310749631.9

申请日：2013-12-31

Applicant: 河南大学

Inventor： 杨晓慧 ,  职占江 ,  李登峰 ,  胡凤

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应学习区域重要性的交互式图像检索方法及系统，它对用户提交的检索图像基于均值漂移和规范切进行自适应分割，提取分割区域的特征，基于新的区域重要性指标计算区域的重要性，进而基于综合区域匹配计算用户提交的检索图像和图像库中的每一幅图像的相似度，根据相似度排序并返回给用户最相似的前若干幅图像，基于用户的反馈信息，构建短期学习和长期学习策略，旨在自动更新正例的区域重要性的同时减小反例图像的区域重要性，从而快速、有效地获取满意的图像。本发明可减轻用户的检索负担，且在检索的过程中学习用户标注的正例和反例图像信息来自动更新区域的重要性，可以更靠近用户的检索意图，从而更加有效地提高检索性能。

公开(公告)号：CN104077344A

公开(公告)日：2014-10-01

申请号：CN201310749631.9

申请日：2013-12-31

Applicant: 河南大学

Inventor： 杨晓慧 ,  职占江 ,  李登峰 ,  胡凤

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/5838

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应学习区域重要性的交互式图像检索方法及系统，它对用户提交的检索图像基于均值漂移和规范切进行自适应分割，提取分割区域的特征，基于新的区域重要性指标计算区域的重要性，进而基于综合区域匹配计算用户提交的检索图像和图像库中的每一幅图像的相似度，根据相似度排序并返回给用户最相似的前若干幅图像，基于用户的反馈信息，构建短期学习和长期学习策略，旨在自动更新正例的区域重要性的同时减小反例图像的区域重要性，从而快速、有效地获取满意的图像。本发明可减轻用户的检索负担，且在检索的过程中学习用户标注的正例和反例图像信息来自动更新区域的重要性，可以更靠近用户的检索意图，从而更加有效地提高检索性能。