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粒子群蛙跳算法在图像相关反馈中的研究

银莉 靳雁霞 张晓闻 张鑫

银莉, 靳雁霞, 张晓闻, 张鑫. 粒子群蛙跳算法在图像相关反馈中的研究[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(2): 97-100,104.
引用本文: 银莉, 靳雁霞, 张晓闻, 张鑫. 粒子群蛙跳算法在图像相关反馈中的研究[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(2): 97-100,104.
YIN Li, JIN Yan-xia, ZHANG Xiao-wen, ZHANG Xin. Image Retrieval Relevance Feedback Algorithm Based on Particle Swarm Optimization-Shuffled Frog Leaping Algorithm[J]. Microelectronics & Computer, 2017, 34(2): 97-100,104.
Citation: YIN Li, JIN Yan-xia, ZHANG Xiao-wen, ZHANG Xin. Image Retrieval Relevance Feedback Algorithm Based on Particle Swarm Optimization-Shuffled Frog Leaping Algorithm[J]. Microelectronics & Computer, 2017, 34(2): 97-100,104.

粒子群蛙跳算法在图像相关反馈中的研究

基金项目: 

山西省自然基金项目(2013011017-7)

国家自然基金项目(61379080)

详细信息
    作者简介:

    银莉,女,(1991-),硕士研究生.研究方向为智能优化算法.E-mail:826082049@qq.com.

    靳雁霞,女,(1973-),博士,副教授.研究方向为智能优化算法、虚拟现实技术.

    张晓闻,女,(1990-),硕士研究生.研究方向为智能优化算法.

    张鑫,男,(1994-),硕士研究生.研究方向为智能优化算法.

  • 中图分类号: TP391.9

Image Retrieval Relevance Feedback Algorithm Based on Particle Swarm Optimization-Shuffled Frog Leaping Algorithm

  • 摘要: 针对在基于内容的图像检索中,底层视觉特征和高层语义特征存在的语义鸿沟问题,提出将粒子群蛙跳算法引入基于内容的图像检索之中.通过使用粒子群蛙跳算法来优化反馈过程,一方面可以增强粒子之间的差异性,使粒子不会停滞于次优解,在检索过程中,检索到更多符合用户需求的图片;另一方面通过粒子种群的迭代寻优,用户对检索到的图片进行评价,可以使计算机更加理解用户的需求.通过仿真实验证明,该方法可以有效地提高图像检索的查准率.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-05-03
  • 修回日期:  2016-06-16

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