基于相关性与图像质量的图像检索算法

摘要

近年来社会媒体网取得了很大的发展，用户上传的图像通常由一些标签来描述，我们通过这些描述语作为索引项实现了标签检索。然而，现有的基于标签检索的排序方法返回给用户的图像因为不相关或者质量差而不能让用户满意。我们认为相关性和图像质量是用户对检索图像满意程度的两个重要的衡量标准。本文我们提出了一种改进的相关性排序算法，它同时考虑了图像和查询标签的相关性和图像质量。首先，我们根据图像和标签的相关性对社会图像自动排序，这种相关性排序算法是基于图像间的视觉相似性和图像与标签的语义一致性来计算的。然后我们将每幅图像的质量评分和相关性评分用一个线性模型组合起来，并对最终的结果排序，由此便实现了相关性一质量排序算法。最后，我们在NUS-WIDE图像库进行的实验说明了本文所提算法的有效性。