文章摘要
引用本文:朱丹红,柯 逍,叶 菁.粒子群优化结合相关反馈的花卉图像检索[J].福州大学学报(自然科学版),2016,44(2):182~187
粒子群优化结合相关反馈的花卉图像检索
Particle swarm optimization combined with relevance feedback for flower image retrieval
  
DOI:
中文关键词: 花卉图像检索  粒子群优化  相关反馈  检索效率
英文关键词: flower image retrieval  particle swarm optimization  relevance feedback  retrieval effciency
基金项目:
作者单位
朱丹红 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
柯 逍 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建 福州 350116 
叶 菁 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
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中文摘要:
      针对花卉图像特性,为平衡花卉图像检索系统的检索精度与速度,提出一种将粒子群优化结合于花卉检索相关反馈的算法. 算法以2RGB为花卉图像的颜色模型,选取计算量较小的图像低层特征描述,按用户的满意度对检索结果进行评价,指导反馈过程中粒子的最优运动方向. 实验结果表明,该算法能有效提高系统的检索效率.
英文摘要:
      Aiming at flower image characteristics and balancing retrieval accuracy and speed of flower image retrieval system,this paper proposes an algorithm for flower image retrieval relevance feedback combined with particle swarm optimization. The algorithm uses 2RGB color model for flower images,selects some less computational low-level image features,evaluates user satisfaction with the retrieval results to guide the optimal direction of particles motion in feedback process. Experiments show that the algorithm can improve the retrieval efficiency.
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