《表3 在Corel5K上5组实验的MAP》

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《基于文本与语义相关性分析的图像检索》

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为了验证本文提出的图像检索算法的鲁棒性，将Corel数据集上1 500张图像集Γ划分为5个容量相同的互斥子集，即Γ=Γ1?Γ2?Γ3?Γ4?Γ5，?Γi?Γj=??（i≠j）。每个子集Γi都是从Γ中通过随机采样得到，即从Corel数据集的50种类别图像集中进行选取同等数量的图像。同时针对每种类别图像集，采取随机不重复采样的方式，这样就可以尽可能保持数据分布的一致性。每次选取4个子集的并集作为“种子”图像集，50条测试文本信息不变，这样可以得到5组测试结果，最终返回5组测试结果的均值，其结果如表3所示。从5组实验结果可以看出，本文提出的基于文本与语义相关性分析的图像检索算法在不同的数据采样集上能够表现出比较稳定的查准率，即本文提出的算法受到不同“种子”图像库的影响不大，具有很好的鲁棒性。