[发明专利]一种检索准确的图像检索系统

权利要求书

1.一种检索准确的图像检索系统，其特征在于，包括图像输入模块、图像检索模块、图像排序模块和显示终端，所述图像输入模块用于输入用户提供的样例图像，所述图像检索模块用于从图像数据集中检索与样例图像相似的图像，获取检索结果，所述图像排序模块用于根据检索结果与样例图像的相似度对检索结果排序，获取排序列表，所述显示终端用于显示和存储检索结果和排序列表，包括画面显示模块、存储模块和通信模块，所述画面显示模块用于显示检索结果和排序列表，所述存储模块用于存储检索结果和排序列表，所述通信模块用于从所述图像检索模块和图像排序模块获取检索结果和排序列表；

所示画面显示模块为高清显示屏，所述存储模块为固态硬盘；

所述图像检索模块包括相似关系挖掘单元和检索单元，所述相似关系挖掘单元用于挖掘图像数据集中图像之间的相似关系，所述检索单元用于从图像数据集中检索图像；

所述挖掘图像之间的相似关系，具体采用以下步骤：

步骤1、给定图像数据集X＝{x₁,x₂,…,x_n}和若干种距离度量{D₁,D₂,…,D_m}，设X中任意两图像x_i和x_j在度量D_l下的距离为s_l(x_i,x_j)，其中，l∈[1,m]；则对任意度量D_l，存在一个有向图G_l(V,B,wl)，其中，V＝X为顶点集合，为有向边集合，w_l用于计算任意边的权值，将w_l(x_i,x_j)简记为w_l(i,j)；

式中，ρ_ij为尺度因子，其中，x_i(N)和x_j(N)分别表示x_i和x_j与各自距离最小的前N个数据的距离的和，ave表示取平均值；

步骤2、用kN_l(x_i)表示x_i在有向图G_l下的k近邻，获取有向图G₁,G₂,…,G_m的k近邻图G_k1,G_k2,…,G_km，对于任意的k近邻图G_kl，其中，l∈[1,m]，仅当x_j∈kN_l(x_i)时，二者存在边b_ij，权值为w_kl(i,j)＝w_l(i,j)，其余情况下边的权值为0；将k近邻图组合成图G_k(V,B,w_k)，如果样本x_i和x_j在任意图G_kl中有权值不为0的边，则G_k中存在边b_ij，权值w_k为：

式中，q_l表示每种度量的重要性指标，若w_l0，则c_l＝1，否则为0，只有x_j在至少一个度量方法下属于x_i的k近邻时，w_k(i,j)才非0；

步骤3、有向图G_k对应数据集X上的一个马尔科夫链，其转移概率矩阵A_k＝[a_kij]_n×n，其中，

式中，a_kij表示马尔科夫系统某一时刻从x_i到x_j的转移概率；

建立传播过程为：

式中，kN(x_i)表示xi在图G_k下的k近邻，kN(x_j)表示x_j在图G_k下的k近邻，表示第t次迭代后的相似矩阵，初始矩A_k(x_i,x_p)表示从x_i到x_p的转移概率矩阵，A_k(x_q,x_j)表示从x_q到x_j的转移概率矩阵；

步骤4、运行步骤3中的传播过程，样本之间的两两相似关系向远处传播，经过若干步的迭代，得到样本之间的内在相似关系。