基于谱聚类和多示例学习的图像检索方法

摘要：

针对基于对象的图像检索问题,提出一种新的谱聚类多示例学习算法.该算法将图像当作包,将分割区域的视觉特征当作包中的示例,针对正包示例集合进行谱聚类,按聚类中心点数最大原则选择潜在正示例中心和潜在正示例代表,并采用径向基函数和金字塔核分别度量潜在正示例间和其它示例间的相似性,最后利用支持向量机和相关反馈实现图像检索.采用SIVAL图像集进行的对比实验表明,该方法是有效的.

关键词：图像检索、多示例学习、谱聚类、金字塔核

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部新世纪优秀人才支持计划项目NCET-07-0693;陕西省教育厅科学研究计划项目10JK852

在线出版日期：2011-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：156-162