基于内容的半监督流形图像检索

王志强; 傅向华; 赵良辉; 杜文峰

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基于内容的半监督流形图像检索

王志强, 傅向华, 赵良辉, 杜文峰

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王志强, 傅向华, 赵良辉, 杜文峰. 基于内容的半监督流形图像检索[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(8): 928-931.

引用本文:

王志强, 傅向华, 赵良辉, 杜文峰. 基于内容的半监督流形图像检索[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(8): 928-931.

WANG Zhiqiang, FU Xianghua, ZHAO Lianghui, DU Wenfeng. Manifold Based Semi-Supervised Learning for Content-Based Image Retrieval[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 928-931.

Citation:

WANG Zhiqiang, FU Xianghua, ZHAO Lianghui, DU Wenfeng. Manifold Based Semi-Supervised Learning for Content-Based Image Retrieval[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 928-931.

基于内容的半监督流形图像检索

¹深圳大学计算机与软件学院,深圳市南山区南海大道3688号,518060;²五邑大学管理学院,江门市东城村22号,529020

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60703112)；广东省自然科学基金资助项目(7301329)；深圳市科技计划资助项目(200741)

详细信息

作者简介:
王志强,副教授,目前主要研究领域为多媒体技术、Petri网、智能信息处理等。

中图分类号: P237.3

Manifold Based Semi-Supervised Learning for Content-Based Image Retrieval

¹ College of Computer Science and Software Engineering,Shenzhen University,3688 Nanhai Road,Shenzhen 518060,China;² College of Management,Wuyi University,22 Dongchengcun,Jiangmen 529020,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(60703112)；广东省自然科学基金资助项目(7301329)；深圳市科技计划资助项目(200741)

摘要: 提出了一种半监督流形图像检索方法。给定查询图像,首先利用L1距离进行相似度计算,构造出图像数据库的加权图并排序;然后,由用户从排序结果中选择少量与查询图像相似的图像,形成正反馈图像集合作为已标注样本,其他图像作为未标注样本,进行基于拉普拉斯流形正则化的半监督学习,训练分类函数;最后利用训练好的分类函数对数据库中的图像进行分类排序,返回检索结果。在Corel图像数据集上的实验结果表明,半监督流形图像检索方法能获得较好的效果。
- 图像检索 /
- 流形学习 /
- 核学习 /
- 半监督学习
Abstract: We propose a manifold regularization based semi-supervised learning for image ret-rieval (MRBS2L) in this paper. Given query image,MRBS2L at firstly calculates the similarities between the query image and images in database with L1 distance and ranks,and constructs the weighted graph. Then it selects some similar images from ranked results by the user to form relevance feedback image set,which will be used to act as labeled samples and the remainder images are used as unlabelled data,and then trains classification function with laplacian manifold regularization based semi-supervised learning. Finally,it classifies and ranks the images with trained classification function and returns retrieval results. The experimental results on Corel image database demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
- image retrieval /
- manifold learning /
- kernel learning /
- semi-supervised learning

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基于内容的半监督流形图像检索

¹深圳大学计算机与软件学院,深圳市南山区南海大道3688号,518060;²五邑大学管理学院,江门市东城村22号,529020

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60703112)；广东省自然科学基金资助项目(7301329)；深圳市科技计划资助项目(200741)

作者简介:
王志强,副教授,目前主要研究领域为多媒体技术、Petri网、智能信息处理等。

收稿日期: 2009-06-08
修回日期: 2009-06-08
刊出日期: 2009-08-05

中图分类号: P237.3

关键词:

图像检索 /

流形学习 /

核学习 /

半监督学习

摘要: 提出了一种半监督流形图像检索方法。给定查询图像,首先利用L1距离进行相似度计算,构造出图像数据库的加权图并排序;然后,由用户从排序结果中选择少量与查询图像相似的图像,形成正反馈图像集合作为已标注样本,其他图像作为未标注样本,进行基于拉普拉斯流形正则化的半监督学习,训练分类函数;最后利用训练好的分类函数对数据库中的图像进行分类排序,返回检索结果。在Corel图像数据集上的实验结果表明,半监督流形图像检索方法能获得较好的效果。