图像检索中基于粒子群优化的相关反馈算法
查询优化问题虽然整体的优化目标是明确的,但由于用户主观理解导致优化目标的细节会有一定的随机性,并且由于特征提取算法中语义鸿沟的存在,导致优化方向的不稳定,本文利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法全局寻优、快速收敛的优点,针对查询优化中相关反馈(relevant feedback,RF)问题的特点,提出一种理想值监督下的粒子群优化-相关反馈(PSO-RF)算法,算法在理想值监督下指导粒子的运动方向,进而快速向理想解集靠拢.实验表明,该方法能够有效的提高检索性能,取得较好的检索结果.
粒子群优化、理想值监督、相关反馈、图像检索
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金重点项目60433020,60673099,60773095;国家"八六三"计划项目2007AA04Z114;"九八五"工程:"计算与软件科学科,技创新平台"项目支持;欧盟项目TH/Asia Link/010111084;教育部重点实验室项目02090;吉林省科技发展计划项目20080168
2009-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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