基于局部自适应逼近的半监督反馈算法

黄传波; 向丽; 金忠

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基于局部自适应逼近的半监督反馈算法

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将鉴别信息引入到距离测度中,利用这个新的局部距离测度代替欧氏距离构建k-近邻,提出一种新的局部线性近邻扩展算法.将此用于图像检索的相关反馈机制,产生基于局部自适应逼近的半监督反馈算法FLANNP(feedback locally adaptive nearest neighbor propagation).该方法首先由支持向量机构建的判别函数来确定最优判别方向,基于此方向产生一个局部自适应距离算法,进而确定数据点间的权重.最后,标签信息由全局一致性假设,通过局部最近邻,从有标签数据点开始进行全局扩散标注.该方法使用有鉴别信息的距离测度,提高了图像检索的准确度.

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来源
《计算机科学》 |2010年第7期|280-284|共5页
作者
黄传波; 向丽; 金忠;
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作者单位

南京理工大学计算机科学与技术学校;

南京;

210094;

重庆师范大学影视传媒学院;

重庆;

400047;

南京理工大学计算机科学与技术学校;

南京;

210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP118;
关键词
相关反馈; 半监督学习; 局部自适应逼近; 线性近邻扩展;

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