10、图像检索系统的性能评估与MPEG - 7标准介绍

图像检索系统的性能评估与MPEG - 7标准介绍

1. 图像检索系统性能评估方法

1.1 评估的必要性

为了评估图像检索系统的有效性，需要一些性能评估方法。研究人员采用了多种方法来测试基于内容的图像检索（CBIR）系统，这些方法大多直接源自文档检索领域。常见的评估方法包括精度、召回率、精度 - 召回率图及其图形表示。

1.2 具体评估方法

1.2.1 用户比较法

• 前后比较 ：将至少两个系统的输出结果提供给用户，用户比较这些结果并选择与查询最相关的结果。这种方法非常耗时。
• 最佳匹配排名 ：测量“最相关”的图像是否在查询结果的前50或前500个检索图像中。其中，50代表屏幕上作为输出显示的图像数量，500是用户浏览时可能查看的最大检索图像数量的估计值。

1.2.2 精度和召回率

• 精度（Precision） ：定义为检索到的相关图像数量与检索到的图像总数的比值，公式为：
  [Precision = \frac{number\ of\ relevant\ images\ retrieved}{total\ number\ of\ images\ retrieved}]
  精度值介于0.0和1.0之间。
• 召回率（Recall） ：定义为检索到的相关图像数量与数据库中相关图像总数的比值，公式为：
  [Recall = \frac{num