【摘 要】
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本文将CBIR的相关反馈过程视为在线学习过程,将图像检索问题视为分类问题,针对实际图像检索过程中相关反馈有限、未标记图像数据丰富以及图像数据嵌入在低维流形结构中等特点
【机 构】
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深圳大学信息工程学院 广东深圳 518060
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本文将CBIR的相关反馈过程视为在线学习过程,将图像检索问题视为分类问题,针对实际图像检索过程中相关反馈有限、未标记图像数据丰富以及图像数据嵌入在低维流形结构中等特点,提出一种基于流形正则化的半监督图像检索方法,该方法具有如下特点:(1)采用流形表示图像的几何结构;(2)利用未标记图像数据改善分类效果;(3)通过正则化技术,同时兼顾分类误差、数据分布的几何结构以及分类函数的复杂性;(4)同时兼顾图像数据的局部结构和全局结构.在Corel图像数据集上的实验结果表明,基于拉普拉斯流形正则化的半监督图像检索方法能获得较好的效果.
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