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矢量图形检索中的相关反馈技术研究

作　者: 陆晓艳
导　师: 周良
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 矢量图形检索 相关反馈 组合分类器 贝叶斯查询点移动 反馈日志 个性化检索
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


相关反馈的目标是从用户与检索系统的实际交互过程中进行学习,发现并捕捉用户的实际检索意图,并以此修正系统的检索策略,从而得到与用户实际需求尽可能相吻合的检索结果。将相关反馈技术引入矢量图形检索中,通过无记忆的反馈和有记忆的反馈可以有效地利用用户反馈信息捕捉用户的检索意图,以改善系统检索性能。本文首先分析了矢量图形检索和相关反馈技术的研究现状,根据矢量图形检索需求,给出了基于相关反馈的矢量图形检索系统框架,并对其中涉及的主要关键技术进行阐述。然后,在广泛分析和研究已有学习算法和相关反馈算法的基础上,提出了一种基于组合分类器的相关反馈算法。算法以每一个正负反馈样本作为唯一的训练样本形成各个独立的最近邻分类器,融合各个分类器的预估结果,计算库中每个图形的相关分数,并引入贝叶斯查询点移动技术优化相关分数。该算法可以充分利用每一个正负反馈样本所提供的信息,进一步提高矢量图形检索系统的查准率。接着,针对目前现有的检索系统缺乏对用户意图的长期学习问题,本文提出了一种基于反馈日志的个性化检索算法。该算法采用长期学习策略,根据反馈日志定义图形之间的语义关联度,建立个性化和共性化的语义相关矩阵。在此基础上,建立用户模型以实现个性化检索,使得系统逐渐适应不同用户的认知习惯,从而有效地改善系统检索性能。最后,给出了基于相关反馈的矢量图形检索系统的实现,并在该系统基础上构建实验平台,验证了本文提出的算法的有效性。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-11
第一章 绪论  11-19
  1.1 研究背景及意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-16
    1.2.1 矢量图形检索技术研究现状  12-14
    1.2.2 相关反馈技术研究现状  14-16
  1.3 研究领域现存的问题  16-17
  1.4 本文主要研究内容及组织结构  17-19
    1.4.1 本文的主要研究内容  17-18
    1.4.2 本文的组织结构  18-19
第二章 基于相关反馈的矢量图形检索系统设计  19-31
  2.1 系统总体框架设计  19-21
  2.2 关键技术  21-30
    2.2.1 预处理  21-23
    2.2.2 特征提取  23-27
    2.2.3 相似度匹配  27-28
    2.2.4 相关反馈  28-30
  2.3 本章小结  30-31
第三章 基于组合分类器的相关反馈算法  31-45
  3.1 组合分类器  31-37
    3.1.1 组合分类器思想  31-32
    3.1.2 分类器输出信息描述  32-33
    3.1.3 组合结构选择  33-35
    3.1.4 融合规则选择  35-37
  3.2 基于组合分类器的相关反馈算法  37-44
    3.2.1 基于组合分类器的相关反馈算法设计  38-39
    3.2.2 距离度量函数的选择  39-40
    3.2.3 相关分数计算  40-42
    3.2.4 相关分数优化  42-44
  3.3 本章小结  44-45
第四章 基于反馈日志的个性化检索  45-55
  4.1 用户模型建立  45-46
  4.2 反馈日志的表示方法  46-48
    4.2.1 相关矩阵表示法  46-47
    4.2.2 反馈序列表示法  47
    4.2.3 反馈序列表示法的改进  47-48
  4.3 基于反馈日志的语义相关矩阵的建立  48-51
    4.3.1 语义关联度的计算  48-49
    4.3.2 个性化的语义相关矩阵的建立  49-50
    4.3.3 共性化的语义相关矩阵的建立  50-51
  4.4 个性化检索算法  51-54
  4.5 本章小结  54-55
第五章 系统实现及实验结果比较分析  55-68
  5.1 系统设计  55-60
    5.1.1 功能模块  55-57
    5.1.2 系统类图  57-58
    5.1.3 时序图  58-60
  5.2 系统运行实例  60-61
  5.3 基于组合分类器的相关反馈算法有效性实验  61-64
    5.3.1 实验设计  61-62
    5.3.2 实验结果  62-63
    5.3.3 结果分析  63-64
  5.4 个性化检索算法有效性实验  64-67
    5.4.1 实验设计  64-65
    5.4.2 实验结果  65-66
    5.4.3 结果分析  66-67
  5.5 本章小结  67-68
第六章 总结与展望  68-70
  6.1 总结  68-69
  6.2 展望  69-70
参考文献  70-75
致谢  75-76
在学期间的研究成果及发表的学术论文  76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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