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

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

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

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2009 > 34(8): 928-931

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

[1]	卢笑, 竺一薇, 阳牡花, 周炫余, 王耀南. 联合图像与单目深度特征的强化学习端到端自动驾驶决策方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(12): 1862-1871. doi: 10.13203/j.whugis20210409
[2]	张立强, 李洋, 侯正阳, 李新港, 耿昊, 王跃宾, 李景文, 朱盼盼, 梅杰, 姜颜笑, 李帅朋, 辛奇, 崔颖, 刘素红. 深度学习与遥感数据分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(12): 1857-1864. doi: 10.13203/j.whugis20200650
[3]	潘银, 邵振峰, 程涛, 贺蔚. 利用深度学习模型进行城市内涝影响分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(1): 132-138. doi: 10.13203/j.whugis20170217
[4]	李佳田, 贾成林, 牛一如, 阿晓荟, 高鹏, 晏玲. 一种求解单像空间后方交会的监督学习方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(8): 1144-1152. doi: 10.13203/j.whugis20170292
[5]	鹿璇, 汪鼎文, 石文轩. 利用在线字典学习实现图像超分辨率重建的算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(5): 719-725. doi: 10.13203/j.whugis20150753
[6]	王平, 魏征, 崔卫红, 林志勇. 一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(7): 877-883. doi: 10.13203/j.whugis20150345
[7]	樊恒, 徐俊, 邓勇, 向金海. 基于深度学习的人体行为识别 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(4): 492-497. doi: 10.13203/j.whugis20140110
[8]	许雪梅, 周立超, 杨兵初, 李梦平, 李丽娴, 尹林子, 丁一鹏. CIFO:针对显著对象的彩色图像检索方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(1): 53-58.
[9]	付仲良, 赵星源, 王楠, 杨元维, 田宗舜, 俞志强. 一种基于流形学习的空间数据划分方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(10): 1294-1298,1323. doi: 10.13203/j.whugis20141008
[10]	陈科, 王家耀, 成毅, 谢明霞. 利用流形学习进行空间信息服务分类 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(3): 324-328.
[11]	. 利用流形学习进行空间信息服务分类 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(3): 324-.
[12]	李爱霞, 关泽群, 冯甜甜. 一种利用流形学习进行多影像匹配的方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(11): 1303-1306.
[13]	吴一全, 武燕燕. 利用NSCT和Krawtchouk矩进行图像检索 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(6): 691-694.
[14]	杜培军, 王小美, 谭琨, 夏俊士. 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(2): 148-152.
[15]	金大卫, 胡知元. 基于语义的图像检索应用研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(10): 1255-1259.
[16]	邓兴升, 花向红. 动态最小二乘支持向量机学习算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(11): 1122-1125.
[17]	严勇, 李清泉, 孙久运. 投影寻踪学习网络的遥感影像分类 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(10): 876-879.
[18]	李德仁, 宁晓刚. 一种新的基于内容遥感图像检索的图像分块策略 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(8): 659-662.
[19]	王波, 姚宏宇, 李弼程. 一种有效的基于灰度共生矩阵的图像检索方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(9): 761-764.
[20]	黄解军, 万幼川, 潘和平. 贝叶斯网络结构学习及其应用研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(4): 315-318.

点击查看大图

计量

文章访问数: 836
HTML全文浏览量: 86
PDF下载量: 487
被引次数: 0

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。