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1.
基于神经网络自学习的图像检索方法   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
张磊  林福宗  张钹 《软件学报》2001,12(10):1479-1485
相关反馈技术是近年来图像检索中较为活跃的研究方法之一.提出了一种基于神经网络自学习的图像检索方法,即在检索阶段利用人-机交互技术选出与检索图像相似的正例样本,然后构造出前向神经网络,进行自学习,以逐步达到提高查询效果的目的.神经网络的构造过程即是学习的过程,而且可以不断地学习.使用由9918幅图像组成的图像库进行实验,结果表明,该方法有助于用户表达查询意图和语义概念,可以通过交互式检索逐步求精地查找出更多、更准确的图像,并且具有较强的鲁棒性,可以结合各种特征表示和相似性匹配方法,交互地提高检索性能.  相似文献
2.
基于前向神经网络的图像检索相关反馈算法设计   总被引:6,自引:0,他引:6  
张磊  林福宗  张钹 《计算机学报》2002,25(7):673-680
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。  相似文献
3.
李群机器学习作为一种新的学习范式已被学术界广泛关注。根据李群的连通性质,将具有不同类别特征的研究对象映射到多连通李群空间,并从各个单连通李群空间上连线的同伦等价出发,运用覆盖的思想寻找对应不同类别的最优道路等价表示,从而用多连通李群的多值表示来呈现图像的类别信息,因此提出了多连通李群覆盖学习算法。在MPEG7_CE-Shape01_Part_B图像库的图像和MNIST手写体数字图像上进行了实验验证,结果表明与两种基于李群均值的学习算法相比,多连通李群覆盖学习算法具有较好的分类效果。  相似文献
4.
严晨  李凡长 《软件学报》2015,26(11):2781-2794
在之前的研究中,已经针对李群多连通空间上具有不同类别特征的研究对象,提出了多连通覆盖学习算法,成功地将覆盖学习应用到多连通李群空间.主要针对多连通覆盖学习算法中连通道路的交叉问题,考虑在李群空间上寻找一条测地曲线,使得映射后不同单连通空间上的道路的关联度最小化、同一单连通空间上的道路的关联度最大化,从而实现连通空间上类别判别性能的优化.首先回顾李群连通性质的相关知识;然后,简单介绍了多连通覆盖学习算法,并针对问题给出新的优化算法;最终,通过与经典覆盖学习算法、李群均值算法以及原始算法的比较实验,证明了该优化算法具有更好的分类性能.  相似文献
5.
目前,已针对李群多连通空间上的道路交叉问题提出了多李群核覆盖学习算法,降低了道路交叉情况,使得分类正确率有了显著提高。但是,核学习算法的性能依赖于核函数的选择。考虑利用李群同态映射将原始李群样本映射到目标李群空间中,使在目标李群空间中不同单连通空间上的道路的关联度最小化,同一单连通空间上的道路的关联度最大化,从而减少道路交叉问题。  相似文献
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