一种偏好于查询子流形的半监督图像检索算法

摘要：

在基于反馈的图像检索中,由于被用户标记为相关和不相关的图像数较少,使得检索问题变成了一个典型的小样本问题.流形可表达数据在低维空间中的内在几何结构,流形正则化的目的是利用这种几何结构来约束解空间,以使最优解能反映数据本身的几何分布.为了解决反馈检索中的小样本问题,本文在流形正则化框架下提出一个新的半监督图像检索算法.在新算法中,流形正则化项只依赖于文中定义的查询子流形,而不依赖于数据集的全局结构.在两个图像集上的实验结果对比表明,本文提出的新算法在检索效果上优于现有的4种state-of-the-art算法.

关键词：图像检索、相关反馈、半监督学习、支持向量机、流形正则化

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：363-368