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| 基于Nystrm低阶近似的半监督流形排序图像检索 | |
| 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Nystrm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 Nystrm近似 半监督学习 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |