一种基于多示例学习的图像检索方法

摘要：

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法.该方法将图像作为多示例包,使用基于自组织特征映射网络聚类的方法分割图像,并将由颜色和纹理特征描述的图像区域作为包中示例.根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈.实验结果表明这种方法与已有方法检索效果相当,但检索效率更高.

关键词：机器学习、多示例学习、基于内容的图像检索(CBIR)

所属期刊栏目：19

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家杰出青年科学基金60325207;国家自然科学基金60473046;全国优秀博士学位论文作者专项基金200343;973计划2002CB312002

在线出版日期：2009-08-19（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：179-185