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基于选择性聚类集成的图像相关反馈检索

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本文提出了一种新的基于选择性神经网络集成的图像相关反馈机制。在用户标注正负示例的基础上，首先利用改进的Bagging算法训练出若干个体网络分类器，之后提出一种新颖的基于可达性矩阵的简单聚类方法(AM)对个体网络聚类，自动获得聚类数目以及聚类结果,在每一类中选择最优网络进行集成,并在相关类上寻找相似图像。在COREL图像库中的实验表明，与传统的基于K-means聚类和最大最小距离法(MM)聚类进行的神经网络集成相比，该聚类集成机制获得了更高的查全率和查准率，并且兼顾了运行的高效性以及算法的智能性。

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来源
《2010年全国模式识别学术会议（CCPR2010)》|2010年|344-348|共5页
会议地点重庆
作者
郭禾; 刘晓飞; 史哲文; 白雪石;
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作者单位

中国自动化学会;

中国图象图形学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像检索; 相关反馈; 神经网络集成; 聚类;

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