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基于Nystrm低阶近似的半监督流形排序图像检索
引用本文:傅向华,李坚强,王志强,杜文峰.基于Nystrm低阶近似的半监督流形排序图像检索[J].自动化学报,2011(7).
作者姓名:傅向华  李坚强  王志强  杜文峰
作者单位:深圳大学计算机与软件学院;
基金项目:国家自然科学基金(60903114,61003271); 广东省自然科学基金(7301329); 深圳市科技计划项目(JC201005280463A)资助~~
摘    要:实际图像检索过程中,用户提供的相关反馈有限,但存在大量未标记图像数据.本文在前期半监督流形图像检索工作的基础上,提出一种基于Nystr¨om低阶近似的半监督流形排序图像检索方法.通过采用半监督的流形正则化框架,将图像数据嵌入到低维流形结构中进行分类排序,以充分利用大量未标记数据,并兼顾分类误差、数据分布的几何结构以及分类函数的复杂性.针对半监督学习速度缓慢的问题,基于Nystrm低阶近似对学习过程进行加速.在较大规模的Corel图像数据集上进行了检索实验,实验结果表明该方法能获得较好的效果.

关 键 词:图像检索  流形学习  Nystrm近似  半监督学习  
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