图像检索中的用户兴趣学习

Learning User Interest in Image Retrieval

提出一个基于Bayesian学习的用户兴趣模型,用随机变量来刻画用户在图像检索过程中的个性倾向.重点分析了在随机变量的分布函数是动态变化的一族线性函数时,模型对检索效果的影响.实验结果显示,利用线性族的动态分布函数比固定正态分布函数以及均匀分布函数会获得更好的检索效果.

作 者：

李金龙 郝国华 王卫宏 王煦法  

作者单位：

中国科学技术大学,计算机系,安徽,合肥,230026 

刊 名：

小型微型计算机系统  ISTIC PKU

英文刊名：

MINI-MICRO SYSTEMS 

年，卷(期)：

2004 25(7) 

分类号：

TP181 

关键词：

图像检索   动态分布函数   Bayesian学习  

机标分类号：

TP3 O21 

机标关键词：

图像检索用户兴趣学习随机变量的分布函数检索效果正态分布函数用户兴趣模型线性函数检索过程动态变化性倾向显示实验 

基金项目：

国家重点基础研究发展计划(973计划) 

DOI：