不对称贝叶斯学习在图像检索相关反馈中的应用

"基于不对称贝叶斯学习的图像检索相关反馈算法研究" 图像检索是信息技术领域中的一个重要课题，尤其在大数据背景下，如何有效地从海量图像中寻找与用户需求匹配的图像变得至关重要。相关反馈（Relevance Feedback, RF）是一种常用的提高检索精度的方法，它允许用户对初步检索结果进行反馈，系统据此调整检索策略。传统的贝叶斯相关反馈算法在处理用户反馈时，通常面临小样本问题和训练样本不对称问题，即正例（相关图像）和负例（不相关图像）样本数量不平衡。 本研究提出的不对称贝叶斯学习（Asymmetric Bayesian Learning, ABL）算法旨在解决这些问题。该算法结合了查询点移动（Query Point Movement, QPM）技术，以更精确地估计不同语义类别图像的概率分布。对于正例样本，ABL算法不仅考虑用户给出的正反馈信息，还利用QPM来处理负反馈信息，以获得更全面的概率模型。而对于负例样本，由于其样本相对稀缺，ABL采取了一种半监督学习机制。通过从数据库中随机选择一组未标记图像，利用QPM进行数据审计，将审计后的图像作为补充的负例样本，与用户标记的负反馈信息结合，以改进不相关语义类别的概率分布估计。 该算法的创新之处在于其不对称的学习策略，即对正负样本采取不同的处理方式，以更好地适应实际反馈情况。实验结果显示，不对称贝叶斯学习策略显著提升了相关反馈的效率，而且，与现有相关反馈算法相比，该算法的检索性能有显著提升，能够更准确地捕捉用户的检索意图，从而提供更高质量的检索结果。 关键词: 图像检索、相关反馈、不对称学习、贝叶斯 中图分类号: TP391.141 在实际应用中，这种基于不对称贝叶斯学习的图像检索相关反馈算法有望在提升用户体验、提高检索效率方面发挥重要作用，特别是在多媒体搜索引擎和智能图像分析系统中，它能帮助用户快速找到所需信息，进一步推动信息技术在图像处理领域的进步。此外，这种方法对于理解和优化机器学习模型在面对不平衡数据时的行为，以及开发更智能的交互式信息检索系统具有重要的理论与实践意义。