非负矩阵分解耦合视觉多样性的图像检索算法

摘要：

为解决图像检索中视觉特征与语义概念间的语义鸿沟现象,导致其检索不准确的问题,设计非负矩阵分解耦合视觉多样性的图像检索算法.对图像进行非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF),得到图像的基矩阵与系数矩阵;在NMF过程中嵌入整体视觉多样性,利用图像之间的差异描述视觉多样性;引入两个正则项对其进一步优化,根据分解因子的乘积完成缺失标签的重构,获取标签图像矩阵;利用图像矩阵的标签语义距离进行相似性度量,完成图像检索.实验结果表明:在Flickr25K、VOC2012数据集中,与当前检索技术比较,所提算法具有更高的检索精度.

关键词：图像检索、非负矩阵分解、视觉多样性、标签图像矩阵、正则项优化

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家教育部博士点基金项目20121101110037;四川省教育厅课题基金项目15ZB0359

在线出版日期：2018-11-06（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：3201-3207