【摘 要】
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相关反馈技术是近年来较为重要的图像检索方法 .该文从机器学习的角度出发 ,提出了一种基于神经网络的相关反馈算法 .在检索过程中 ,用户可以标记出与查询图像相似的正例样本
【机 构】
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清华大学智能技术与系统国家重点实验室,清华大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划项目 (G19980 3 0 5 0 9);国家自然科学基金 (6982 3 0 0 1);博士学科点专项基金 (980 0 0 3 3 5 )资助
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相关反馈技术是近年来较为重要的图像检索方法 .该文从机器学习的角度出发 ,提出了一种基于神经网络的相关反馈算法 .在检索过程中 ,用户可以标记出与查询图像相似的正例样本反馈给系统 ,然后由系统构造出前向神经网络并再次进行检索 ,以改进查询结果 .该文对用于训练前向神经网络的构造性算法在图像检索中的几何意义进行了深入的研究 ,并在此基础上给出平移算法、反例标记学习算法、球半径系数自适应算法等 ,从而使基于神经网络自学习的相关反馈算法更加完善 .实验表明 ,改进后的算法在图像检索中具有更好的性能和更强的推广能力 .
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