摘要：为提高基于内容的图像检索的检索性能和检索速度,克服低层视觉特征与高层语义概念间的＂语义鸿沟＂,提出一种基于教与学优化的图像检索相关反馈算法（TLBO-RF）.结合图像检索问题的特殊性和粒子群优化算法的优点,对TLBO算法中个体的更新机制进行了改进,通过将相关图像集的中心作为教师以及引入学员最好学习状态Pbest,使之朝用户感兴趣的相关图像区域快速收敛.将该算法与目前效果最好的两种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比,结果表明本文算法相较于另外两种算法具有明显的优势,不仅提高了图像检索性能,同时也加快了图像检索速度,更好地满足了用户的检索要求.

关键词：基于内容的图像检索 相关反馈 教与学优化算法 粒子群优化算法 

单位：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院; 黑龙江哈尔滨150001