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【24h】

A framework for linguistic relevance feedback in content-based image retrieval using fuzzy logic

机译:基于内容的图像模糊检索中语言相关性反馈的框架

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摘要

We describe a new approach for exploiting relevance feedback in content-based image retrieval (CBIR). In our approach to relevance feedback we try to capture more of the users' relevance judgments by allowing the use of natural language like comments on the retrieved images. Using methods from fuzzy logic and computational intelligence we are able to reflect these comments into new targets for searching the image database. Such enhanced information is utilized to develop a system that can provide more effective and efficient retrieval. (c) 2005 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:我们描述了一种在基于内容的图像检索(CBIR)中利用相关性反馈的新方法。在我们的相关性反馈方法中,我们尝试通过允许使用自然语言(例如对检索到的图像的评论)来捕获更多用户的相关性判断。使用模糊逻辑和计算智能的方法,我们能够将这些注释反映到用于搜索图像数据库的新目标中。利用这种增强的信息来开发可以提供更有效的检索的系统。 (c)2005 Elsevier Inc.保留所有权利。

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