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应用图像视觉特征的图像检索排序学习模型

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图像检索中的一个重要问题是如何有效地对检索结果进行排序。本文在结构化支持向量机模型的框架下，提出一个基于大间隔方法的排序学习模型RLM-AVF。首先，本文同时利用图像的相关文本特征和低层视觉特征建立排序学习模型；然后根据大间隔思想给出学习排序参数的优化问题，并应用割平面算法来实现对排序参数的求解。本文将RLM-AVF与著名的基于文本的排序学习算法以及视觉重排序算法进行排序效果比较。实验结果表明，RLM-AVF优于其他算法。

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来源
《2009全国博士生学术会议——计算机视觉与人工智能》|2009年|1-5|共5页
会议地点天津
作者
李静; 李贺; 李律松;
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作者单位

教育部;

国务院学位办;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像检索; 排序学习; 视觉特征; 排序预测;

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