基于区域的多特征融合及多级反馈的潜伏语义图像检索方法

1.一种基于区域的多特征融合及相关反馈的潜伏语义图像检索方法， 其步骤包括：
(1)用户输入文本查询的关键词Q，利用传统的文本检索技术，返回初 始的检索结果集合set(Q)；
(2)在初始的检索结果集合set(Q)上，构建待分解的属性-图像矩阵A， 属性-图像矩阵A的每一列对应于一幅图像的特征，每一行对应于特征的一 个分量；
(3)应用潜伏语义索引算法对待分解的属性-图像矩阵A进行分解和降 维，形成一个语义空间及其和A近似的语义矩阵A’，矩阵A’的每一列对应 一幅图像的语义特征，每一行对应于语义特征的一个分量；
(4)在初始结果图像集set(Q)上，用户选择比较接近自己检索目标的M 幅图像，M＞0，形成相似图像集P(M)，对P(M)中的每一幅图像，在语义矩 阵A′中找到其对应的语义特征，然后对P(M)中的K幅图像的语义特征进行 算术平均，构建成图像查询向量F；
(5)将图像查询向量F和语义空间矩阵A’中的每一列进行相似性比较， 按照相似性大小降序排序，将其对应的图像集合set(F)返回；
(6)在结果图像集合set(F)中，用户选择比较接近自己检索目标的K幅 图像，K＞0，形成相似图像集P(K)，对P(K)中的每一幅图像，在语义矩阵 A′中找到其对应的语义特征，在原有图像查询向量F的基础上构建新的图 像查询向量F′；
(7)令F＝F′，重复步骤(5)-(6)，直到满足检索需求为止，并给出最终的 检索结果。

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