一种基于多示例学习的图像检索方法

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法.该方法将图像作为多示例包,使用基于自组织特征映射网络聚类的方法分割图像,并将由颜色和纹理特征描述的图像区域作为包中示例.根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈.实验结果表明这种方法与已有方法检索效果相当,但检索效率更高.     

基于多示例学习的图像检索方法

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR)。本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法,该方法将图像作为多示例包,基于高斯混合模型和改进的EM算法全自动分割图像,并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包。根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多种多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈,得到了较好的效果。     

基于多示例学习的图像表示方法

提出一种基于多示例学习的图像表示方法,将图像作为多示例包,用高斯滤波器将图像滤波并取样为由颜色区域构成的矩阵,使用单颜色及相邻区域(single blob with neighbors)的包生成方法。根据用户选择的实例图像生成正包和负包,使用MIL-SVDD_I和MIL-SVDD_B算法进行实验。实验表明该图像表示方法是可行的。     

基于图半监督学习的医学图像检索

针对医学图像检索中底层特征不能完整地描述图像的高层语义的问题,提出一种基于图的半监督学习框架的医学图像检索算法.首先根据图像之间的距离关系构建图模型,并在标记传播过程中加入密度相似性约束,得到查询图像的类别归属度,即图像的视觉语义表示;然后提取图像分块SIFT特征,用词袋进行描述,以获取图像的局部特征;最后设计了结合视觉语义和局部特征的相似性度量准则.在ImageCLEFmed上的实验结果表明,该算法能够有效地表达图像的视觉语义,检索效率优于单一底层特征检索.     

基于半监督学习的一种图像检索方法

为了提高图像检索的质量, 提出了一种基于半监督学习的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、形状、纹理特征, 计算得到已知类别样本的中心图像, 检索过程中利用中心图像自适应调整相关度计算函数, 然后根据与查询图像相关度的大小对图像进行检索和排序。实验结果表明：该方法较已有的基于内容的图像检索方法有更高的查准率, 同时, 由查准率—查全率曲线可知该方法能够达到很好的检索质量。     

半监督多示例核

在多示例学习中引入利用未标记示例的机制,能降低训练的成本并提高学习器的泛化能力。当前半监督多示例学习算法大部分是基于对包中的每一个示例进行标记,把多示例学习转化为一个单示例半监督学习问题。考虑到包的类标记由包中示例及包的结构决定,提出一种直接在包层次上进行半监督学习的多示例学习算法。通过定义多示例核,利用所有包(有标记和未标记)计算包层次的图拉普拉斯矩阵,作为优化目标中的光滑性惩罚项。在多示例核所张成的RKHS空间中寻找最优解被归结为确定一个经过未标记数据修改的多示例核函数,它能直接用在经典的核学习方法上。在实验数据集上对算法进行了测试,并和已有的算法进行了比较。实验结果表明,基于半监督多示例核的算法能够使用更少量的训练数据而达到与监督学习算法同样的精度,在有标记数据集相同的情况下利用未标记数据能有效地提高学习器的泛化能力。     

一种基于内容图像检索的半监督和主动学习算法

为了提高图像检索中相关反馈算法的效率,提出了一种新的基于相关概率的主动学习算法SVMpr,并结合半监督学习,设计了基于半监督的主动学习图像检索框架。在相关反馈过程中,首先利用半监督学习算法TSVM对标记样本进行训练,然后根据提出的主动学习算法从未标记图像中选取k幅有利于优化学习过程的图像并反馈给用户标记。与传统的相关反馈算法相比,该文提出的图像检索框架显著提高了学习器的效率和性能,并快速收敛于用户的查询概念。     

一种结合多示例学习的图像检索方法①

提出一种基于多示例学习（Multiple—instance learning）的图像检索方法,将多示例学习应用于图像检索中,以有效的处理图像的歧义性。该方法首先将图像作为多示例包,其次采用自适应k—means图像分割算法将图像自动分成多个示例,然后根据用户选择的实例图像生成正包和反包,再采用EM—DD（expectation maximization diversedensity）算法进行多示例学习,实现图像检索和相关反馈,最终使用户得到比较满意的结果。     

基于特征选择和半监督学习的遥感图像检索

随着卫星遥感技术的不断发展,基于内容的遥感图像检索技术越来越受到关注。目前该方向的研究主要集中在对遥感图像中不同特征的提取和融合方面,这些方法普遍忽略了这样一个事实：对于不同类型的检索目标,特征应该是不同的。另外,小样本问题也是遥感图像检索中一个较为突出的问题。基于以上两方面考虑,本文提出一种基于特征选择和半监督学习的遥感图像检索新方法,该方法主要包括4个方面：1）利用最小描述长度准则自动确定聚类数目;2）结合聚类方法和适当的聚类有效性指标选择最能表示检索目标的特征,在计算聚类有效性指数时,针对遥感图像检索特点对原有的Davies-Bouldin指数进行了改进;3）动态确定最优颜色特征和最优纹理特征之间的权重;4）根据最优颜色特征和最优纹理特征的权重自动确定半监督学习方法,并进行遥感图像的检索。实验结果表明,与相关反馈方法的检索效果相比,该算法在土壤侵蚀区域检索以及其他一般地表覆盖目标检索中均获得了相近的检索效果,但不需要用户多次反馈。     

基于多示例学习的对象图像推荐算法

用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统余弦相似性进行组合,从而实现推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐性能。     

An algorithm for semi-supervised learning in image retrieval

We study the problem of image retrieval based on semi-supervised learning. Semi-supervised learning has attracted a lot of attention in recent years. Different from traditional supervised learning. Semi-supervised learning makes use of both labeled and unlabeled data. In image retrieval, collecting labeled examples costs human efforts, while vast amounts of unlabeled data are often readily available and offer some additional information. In this paper, based on support vector machine (SVM), we introduce a semi-supervised learning method for image retrieval. The basic consideration of the method is that, if two data points are close to each, they should share the same label. Therefore, it is reasonable to search a projection with maximal margin and locality preserving property. We compare our method to standard SVM and transductive SVM. Experimental results show efficiency and effectiveness of our method.     

Extraction of major object features using VQ clustering for content-based image retrieval

An image representation method using vector quantization (VQ) on color and texture is proposed in this paper. The proposed method is also used to retrieve similar images from database systems. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions, which are coherent in color and texture space. A scheme is provided for object-based image retrieval. Features for image retrieval are the three color features (hue, saturation, and value) from the HSV color model and five textural features (ASM, contrast, correlation, variance, and entropy) from the gray-level co-occurrence matrices. Once the features are extracted from an image, eight-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. The VQ algorithm is used to rapidly cluster those feature vectors into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to the object within the image. This method can retrieve similar images even in cases where objects are translated, scaled, and rotated.     

基于Log-Gabor小波和二维半监督判别分析的人脸图像检索*

针对光照、表情变化给人脸识别造成的影响以及大型人脸图像库的训练样本中只有部分标记的问题,结合多通道Log-Gabor小波和半监督流形学习算法,提出一种新的人脸图像检索方法。该方法首先使用Log-Ga-bor小波对人脸图像进行滤波获得特征矩阵,进一步利用提出的二维半监督流形学习算法进行维数约简,得到低维判别特征。由于该方法直接作用于Log-Gabor特征矩阵,克服了小样本带来的奇异问题;另外,通过充分利用标记和未标记信息,还保留了数据的局部流形结构,增强了特征匹配的相似性。在CMU PIE和AR人脸数据库上的实验结果表明,该方法有效且优于其他方法。     

Locally linear metric adaptation with application to semi-supervised clustering and image retrieval

Many computer vision and pattern recognition algorithms are very sensitive to the choice of an appropriate distance metric. Some recent research sought to address a variant of the conventional clustering problem called semi-supervised clustering, which performs clustering in the presence of some background knowledge or supervisory information expressed as pairwise similarity or dissimilarity constraints. However, existing metric learning methods for semi-supervised clustering mostly perform global metric learning through a linear transformation. In this paper, we propose a new metric learning method that performs nonlinear transformation globally but linear transformation locally. In particular, we formulate the learning problem as an optimization problem and present three methods for solving it. Through some toy data sets, we show empirically that our locally linear metric adaptation (LLMA) method can handle some difficult cases that cannot be handled satisfactorily by previous methods. We also demonstrate the effectiveness of our method on some UCI data sets. Besides applying LLMA to semi-supervised clustering, we have also used it to improve the performance of content-based image retrieval systems through metric learning. Experimental results based on two real-world image databases show that LLMA significantly outperforms other methods in boosting the image retrieval performance.     

图像语义分析的多示例学习算法综述

多示例学习(MIL)作为第4种机器学习框架,已在图像语义分析中得到了广泛应用.首先介绍MIL的起源、特点、相关概念和数据集;然后以图像语义分析为应用背景,对相关MIL算法进行详细综述,按照算法采用的学习机制对其进行分类,并重点分析了各类算法提出的思路和主要特点;最后,对MIL未来的研究方向作了探讨.     

分段2维主成分分析的超光谱图像波段选择

目的 超光谱图像具有极高的谱间分辨率,巨大的数据量给分类识别等后续处理带来很大压力。为了有效降低图像数据维数,提出基于分段2DPCA的超光谱图像波段选择算法。方法 首先根据谱间相关性对原始图像进行波段分组,然后根据主成分反映每个光谱波段的信息比重分别对每组图像进行波段选择,从而实现超光谱图像的谱间降维。结果 该算法有效降低了超光谱图像的光谱维数,选择的波段明显反映出不同地物像元矢量的区别。结论 实验结果表明,该波段选择算法相对传统算法速度更快,并且较好地保留了原始图像的局部重要信息,对后续处理有积极意义。     

基于强化学习的相关反馈图像检索算法

相关反馈算法是图像检索不可缺的重要组成部分,是近来图像检索中研究的一个热点。提出了基于强化学习的相关反馈算法。根据强化学习中的Q_学习函数,建立矩阵Q,对每幅图像建立对应的一项Q_i（i=1,2,…,n）,记录每幅图像的本次检索中的累计反馈值,并根据加权特征法计算新的特征,对于每幅反馈的图像根据Q_学习函数计算其当前的累计反馈值。Q值越大即越与例子图像相关。由于强化学习是通过不断对环境的反馈来获得最佳的路径,这与相关反馈通过对用户检索意图的摸索来获得最优答案的思想一致。实验表明,提出的相关反馈算法具有更大的优越性。     

Hidden annotation for image retrieval with long-term relevance feedback learning

Hidden annotation (HA) is an important research issue in content-based image retrieval (CBIR). We propose to incorporate long-term relevance feedback (LRF) with HA to increase both efficiency and retrieval accuracy of CBIR systems. The work contains two parts. (1) Through LRF, a multi-layer semantic representation is built to automatically extract hidden semantic concepts underlying images. HA with these concepts alleviates the burden of manual annotation and avoids the ambiguity problem of keyword-based annotation. (2) For each learned concept, semi-supervised learning is incorporated to automatically select a small number of candidate images for annotators to annotate, which improves efficiency of HA.