利用蚁群算法的记忆式图像检索方法  

Memory-type Image Retrieval Method Based on Ant Colony Algorithm

作　　者：陈光鹏[1] 杨育彬[1] 

机构地区：[1]南京大学软件新技术国家重点实验室,南京210093

出　　处：《计算机科学与探索》2011年第1期32-37,共6页Journal of Frontiers of Computer Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金No.60875011;60723003;60721002~~

摘　　要：如何有效利用用户的相关反馈信息来进行基于语义的图像检索,是一个具有重要意义并且极具挑战性的问题。介绍了一种基于蚁群算法的记忆式图像检索方法,它是传统记忆式图像检索方法的一种改进。用蚁群算法的思想,利用用户的反馈信息建立图像的语义网络,并依据该语义网络用迭代的方法来检索图像。实验表明,该方法不仅有效,而且存储量小、计算量少。It is a significant and challenging issue to utilize relevant feedback of users effectively to implement the semantic-based image retrieval. This paper introduces a memory learning based image retrieval method by using the ant colony algorithm. It establishes a semantic network of images according to users＇ relevant feedback based on the ant colony algorithm, and then retrieves images by using the semantic network iteratively. Experiment results show that this approach is effective and with less need of storage and computing.

关 键 词：图像检索 相关反馈 蚁群算法 记忆式学习 长期学习 语义网络 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]