图像检索中用于相关反馈的matlab程序

资 源 简 介

图像检索中用于相关反馈的matlab程序

详 情 说 明

图像检索中的相关反馈技术是一种通过用户交互来优化检索结果的机器学习方法。在Matlab7.0环境下实现这一功能，主要包含以下几个核心环节：

特征提取模块 系统首先会对图像库中的每张图片提取视觉特征，常见的方法包括颜色直方图、纹理特征或SIFT等局部特征。这些特征向量将成为后续相似度计算的基础。

初始检索阶段 用户提交查询图像后，系统通过计算特征向量之间的欧氏距离或余弦相似度，返回最接近的若干结果作为第一轮检索输出。

反馈机制实现 用户对结果进行相关性标注（相关/不相关）后，系统会采用以下典型算法调整检索模型： Rocchio算法：根据正负反馈样本调整查询向量 支持向量机(SVM)：构建分类超平面优化检索边界 概率模型：更新特征权重分布

结果重排序 调整后的模型会对数据库图像重新计算相关性得分，并按新分数对结果进行排序输出。这个过程可以迭代进行，逐步逼近用户的真实需求。

在具体实现时需要注意特征归一化、反馈样本的权重分配以及迭代终止条件等细节问题。相关反馈技术能显著提升图像检索系统的准确率，特别是在语义鸿沟存在的情况下。