哈希图半监督学习方法及其在图像分割中的应用

摘要：

图半监督学习(Graph based semi-supervised learning,GSL)方法需要花费大量时间构造一个近邻图,速度比较慢.本文提出了一种哈希图半监督学习(Hash graph based semi-supervised learning,HGSL)方法,该方法通过局部敏感的哈希函数进行近邻搜索,可以有效降低图半监督学习方法所需的构图时间.图像分割实验表明,该方法一方面可以达到更好的分割效果,使分割准确率提高0.47%左右;另一方面町以人幅度减小分割时间,以一幅大小为300像素×800像素的图像为例,分割时间可减少为图半监督学习所需时间的28.5%左右.

关键词：哈希图半监督学习、图半监督学习、局部敏感的哈希函数、图像分割

所属期刊栏目：36

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60775010;北京工业大学高层次人才建设项目

在线出版日期：2011-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1527-1533