結合免疫系統與影像描述子之整合式資訊檢索模型

Abstract

傳統的影像檢索方式，自影像中擷取 特徵值，並將之對應到高維空間。再依據 相似函數，計算影像的相似度，以進行影 像檢索。然而運算的複雜度與特徵值的維 度具高關聯性，使得運算速度受到嚴苛的 挑戰。本論文之目的以減少檢索資料量為 出發點，設計一套智慧型影像檢索系統。 我們基於免疫系統的概念，透過比對優良 群組與劣質群組的差異，以減少搜尋所需 的資料量、增快檢索速度並增進搜尋的正 確性，並在系統中利用基因演算法來做搜 尋參數最佳化的運算，但由於傳統基因演 算法的收斂速度過慢，因此我們對傳統的 基因演算法進行改良後，提出動態調整的 演化參數的方法及新的突變運算步驟。研 究結果顯示我們提出的演算法的收斂速度 與精確度，皆比傳統基因演算法快且精 確。我們將此改進之基因演算法做為影像 檢索的搜尋核心，以增進影像檢索的精準 度與效率。本文將說明本演算法與實驗結 果。