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学习图像排名:Query-Dependent形象评估使用语义特征

文摘

图像评估,是一种有效的方法提高基于web的图片搜索的结果,采用当前商业搜索引擎必应(Bing)和谷歌(Google)等。当一个查询关键字,检索的图像是第一个列表基于文本信息的用户。通过要求用户选择一个查询从池中形象的图片,其余图像重新排序根据索引与查询图像。一个主要挑战是,有时候语义含义可能解释用户的搜索意图。许多人最近提议匹配图像语义空间中使用属性或引用类密切相关的语义含义图像作为基础。在本文中,我们提出一种新颖的图像评估框架,其中自动离线学习不同的语义空间不同的查询关键字和显示的图像细节增强图像的形式。图像投射到相关的语义空间语义签名的帮助下一个点击来自用户的反馈。在在线阶段,正在重新通过比较它们的语义特征图像获得的语义空间查询关键字指定的用户。拟议中的query-specific语义特征显著改善形象评估的准确性和效率。实验结果表明,批准百分比相对改进取得的评估精度较先进的方法。

拉玛钱德朗米赛Kumar博士Nalini

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