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提出一种基于改进优势集聚类的无监督学习图像检索方法.使用有记忆的 SVM 相关反馈将底层视觉特征和高层语义相结合,并充分发掘图像之问的相似性以得到更接近用户检索要求的结果.实验结果表明,该方法能快速收敛于用户的查询概念,在图像检索系统的准确率和反馈次数方面表现出一定的优越性.
基于优势集聚类和支持向量机的图像检索
【摘 要】
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提出一种基于改进优势集聚类的无监督学习图像检索方法.使用有记忆的 SVM 相关反馈将底层视觉特征和高层语义相结合,并充分发掘图像之问的相似性以得到更接近用户检索要求的结果.实验结果表明,该方法能快速收敛于用户的查询概念,在图像检索系统的准确率和反馈次数方面表现出一定的优越性.
【机 构】
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西北工业大学,陕西理工学院
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2008年05期
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