【摘 要】
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大规模图像内容检索是实现图像语义信息获取的重要手段, 其首要需解决图像低层特征与用户高层语义间的语义鸿沟问题。针对该问题, 引入图像语义属性, 并结合增量分类学习方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60975027);无锡市科技支撑计划(社会发展)资助项目(CSE01N1206)
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大规模图像内容检索是实现图像语义信息获取的重要手段, 其首要需解决图像低层特征与用户高层语义间的语义鸿沟问题。针对该问题, 引入图像语义属性, 并结合增量分类学习方法（online core vector machine, OCVM）, 提出了一种增量构建大规模图像内容检索系统的新方法。该方法借助检索反馈学习机制可以提升图像语义属性的辨别准确性, 能在扩张图像库规模的同时, 提升图像内容检索的可靠性。实验结果表明了上述方法的有效性, 其检索性能可逐步地达到离线构建方法的最佳性能, 但具有更好的可扩展性和自
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