【摘要】 本发明涉及网络图像中基于聚类的相关反馈检索方法，属于计算机多媒体技术领域；该方法包括：用户首先输入一个或多个关键词，使用基于关键词的检索工具得到并返回第一轮图像的检索结果；将检索到的前n幅图像按底层特征聚类，将聚类后的图像包呈现给用户；用户对这些图像包进行标注；按照标注对第一轮检索结果的对图像进行排序，并将排序后的新的检索结果呈现给用户。该方法优化了现有的网络图像引擎的图片检索功能，提高了检索准确率，同时也可以广泛的应用到网络以外的其他图像数据库的检索中。 【专利类型】发明授权 【申请人】清华大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】100084 北京市海淀区清华园 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810104942.9 【申请日】2008-04-25 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101271476B 【公开公告日】2010-07-21 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101271476B 【授权公告日】2010-07-21 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】G06F17/30 【发明人】戴琼海; 尔桂花; 路瑶 【主权项内容】一种网络图像中基于聚类的相关反馈检索方法，其特征在于，包括以下步骤：1)用户首先输入一个或多个关键词，使用基于关键词的检索工具得到并返回第一轮图像的检索结果；2)将检索到的前n幅图像按底层特征聚类，n取值范围为500-1000，将聚类后的图像包呈现给用户；用户对这些图像包进行标注；3)按照标注对第一轮检索结果的图像进行排序，并将排序后的新的检索结果呈现给用户；所述用户对图像包进行标注是，如果这个包里有超过一半的图像符合的用户查询概念则标注为正包，如果包里的图像全都不符合查询概念要求则标注为负包，得到两种标签，其他图像包不标记。 【当前权利人】清华大学 【当前专利权人地址】北京市海淀区清华园 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000400000624D 【被引证次数】2 【被他引次数】2.0 【家族被引证次数】35
