国家自然科学基金(60403018)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进的基于支持向量机的Web图像检索相关反馈方法被引量：1
- 2007年
- 结合用户相关反馈的超平面查询在基于内容的图像检索中面临数据不平衡等问题,即对于给定的查询,图像数据库中负样例(与查询无关的图像)数目往往远大于正样例,使得传统的用户相关反馈技术难以获得足够的相关图像,影响了超平面查询的性能.提出一种新的基于支持向量机的Web图像检索的主动学习策略,根据Web图像的URL、视觉特征来估计图像与查询样本的相关性,用潜在的正样例图像来弥补图像数据的不平衡性,并且提出了对SVM返回结果的重新排序方法.对10000多幅来自50多个不同网站的Web图像数据进行了实验.实验结果显示,与传统的方法相比,该方法对检索性能有明显的提高.
- 袁进周向东王梅汪卫施伯乐
- 关键词：SVM用户相关反馈CBIR
- 基于动态子空间距离的图像聚类
- 聚类分析作为一种重要的非指导学习方法,在多媒体数据管理中得到越来越多的应用,如对图像进行聚类预处理,有助于发现图像之间的语义相似性、减少检索代价等.但是,由于图像语义与视觉特征之间的差异,使得图像聚类的效果还有待进一步提...
- 方晨王智慧周向东周皓峰汪卫施伯乐
- 关键词：图像检索子空间聚类语义相似性
- 文献传递
- 改进的基于支持向量机的Web图像检索相关反馈方法
- 结合用户相关反馈的超平面查询在基于内容的图像检索中面临数据不平衡等问题,即对于给定的查询,图像数据库中负样例(与查询无关的图像)数目往往远大于正样例,使得传统的用户相关反馈技术难以获得足够的相关图像,影响了超平面查询的性...
- 袁进周向东王梅汪卫施伯乐
- 关键词：SVM用户相关反馈CBIR
- 文献传递
- 利用频繁模式挖掘进行图像标注
- 2007年
- 在基于内容的图像检索与计算机视觉研究领域中,如何将底层的视觉特征与高层的语义信息相联系,即如何有效地根据图像的底层特征提取其表达的语义概念是备受关注的难题之一。特别是当图像包含了多个语义概念时,问题就变得更为棘手了。本文中,我们提出一种基于图像底层特征值频繁模式的语义概念标注方法,针对图像分块的特点实现了一组有效的模式挖掘算法,并设计了标注规则的生成算法。权威的真实数据集上的实验表明我们的方法在对含有多个语义概念的图像进行概念标注时要比之前的一些算法效果更好。
- 周祥周向东周浩峰王智慧汪卫施伯乐
- 关键词：语义概念
