[发明专利]基于内容的图像检索反馈方法

权利要求书

1.一种基于内容的图像检索反馈方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取图像库中的所有图像，定义所述图像的视觉类别，并确定所述视觉类别的数量，每个视觉类别由一个类别标签表示；

(2)提取所述图像的文本关键字，并建立从所述文本关键字到所述类别标签的映射表；

(3)从所述图像库中选择训练样本，并利用支持向量机对所述训练样本进行训练，以得到特征分类模型；

(4)根据所述特征分类模型将所述图像划分到所述视觉类别中；

(5)根据所述特征分类模型确定用户提交的图像的视觉类别，在所述视觉类别中检索与所述用户提交的图像相似的图像，并返回检索结果；

(6)在所述检索结果中选择反馈图像，根据所述反馈图像与所述用户提交的图像的相关性将其分别标注为正、负反馈图像，并将标注结果反馈给所述检索系统；

(7)所述检索系统根据所述反馈图像的文本关键字、类别标签以及所述映射表判断所述用户提交的图像的准确类别；

(8)根据所述准确类别修正所述反馈图像中分类错误的类别标签、所述训练样本中有误的反馈图像以及所述用户提交的图像；

(9)在所述准确类别中检索与所述用户提交的图像相似的图像，并返回二次检索结果；

(10)判断所述二次检索结果是否满足检索要求；

(11)若所述二次检索结果不满足检索要求，则返回步骤(6)，若所述二次检索结果满足检索要求，则进入步骤(12)；

(12)判断所述训练样本的修正数量是否达到所述训练样本中的图像总数的10％，若达到，则进入步骤(13)，否则过程结束；

(13)按修正的所述训练样本重新训练所述特征分类模型，对所述图像库中的图像分类，并更新其分类标签。

2.根据权利要求1所述的图像检索反馈方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下子步骤：

提取所述图像库中的图像的网页文本；

分析所述网页文本，剔除其中所含的超文本标记语言标签，并提取其正文文本；

利用中科院计算所的汉语词法分析系统对所述正文文本进行分词，并剔除无关词语，得到所述图像的文本关键字；

将所述文本关键字根据其语义划分到所述视觉类别中；

建立文本关键字到视觉类别标签的映射表。

3.根据权利要求1所述的图像检索反馈方法，其特征在于，所述步骤(7)包括以下子步骤：

根据所述映射表获得所述正反馈图像的文本关键字对应的类别标签；

统计所述类别标签中不同类别标签的数量，并获得所述类别标签数量最多的类别标签；

若所述数量最多的类别标签种类唯一，则判断该类别标签作为所述用户提交的图像的准确类别。

4.根据权利要求1所述的图像检索反馈方法，其特征在于，所述步骤(7)还包括以下子步骤：

若所述数量最多的类别标签种类不唯一，则根据所述映射表获得所述负反馈图像的文本关键字对应的类别标签；

统计所述类别标签中不同类别标签的数量，并根据数量由多到少将所述类别标签排序，并存放到负反馈类别列表中；

从所述数量最多的类别标签中顺次剔除在负反馈类别列表中出现的类别标签，直到所述数量最多的类别标签种类唯一，并判断该类别标签作为所述用户提交的图像的准确类别。

5.根据权利要求1所述的图像检索反馈方法，其特征在于，所述步骤(8)包括以下子步骤：

若所述正反馈图像的类别标签与所述用户提交的图像的准确类别标签不一致，则将所述正反馈图像的类别修正为所述用户提交的图像的准确类别，并将所述正反馈图像添加到所述准确类别的训练样本中；

若所述负反馈图像的类别标签与所述用户提交的图像的准确类别标签一致，且所述准确类别的训练样本中包含所述负反馈图像，则从所述准确类别的训练样本中删除所述负反馈图像；

若所述用户提交的图像的视觉类别与所述用户提交的图像的准确类别不一致，则将所述用户提交的图像添加到所述准确类别的训练样本中。