技术详细介绍
内容简介：
该项目提出了基于用户意图的，交互式的图像查询、重排序的解决方案。首先，用户可以从基于文字搜索的结果中选中检索图像，通过与检索图像的相似性比较，该项目对所有搜索结果重新进行排序。通过研究团队的观察发现，当图像属于某一大类的时候，使用对该大类最具区分性的图像特征往往能够达到比较好的效果。不同的图像的大的语义上的类别，例如风景、人物肖像、一般物体（静物）、人物活动等，我们称之为“意图类别”。对于属于不同的“意图类别”中的图像，我们采用不同的视觉特征的组合来刻画图像的相似性度量。从而能够实时有效的提高图像检索结果，而大幅度提高用户体验。
另外，我们还提出一种新的实时性非交互式重排序算法--主导数据选择算法，发掘图片集的群集信息。此算法从搜索引擎的搜索结果数据分布入手对图像进行重排序。首先，对于搜索引擎检索的图片集，我们提取视觉特征建立谱图，并将离散的图节点当作噪声图像除去。然后，我们从被搜索引擎排在前面的图片中，提取主导群集的图节点对应的图像作为正样本进行半监督学习。此算法具有实时性和无需用户交互的特性。在公开的数据库上的实验证明我们的算法性能超过其他先进的图像重新排序方法。
市场前景：
本技术市场需求迫切，前景广阔，技术应用领域广泛，基于此项成熟稳定的技术可以开发出不同类型的多种应用产品，经济效益显著。且此项成果具有原创性，从而使得基于此项成果进行的产品开发能保持持续性，保障了相关开发产品企业的技术独立性，维护企业的核心利益。