基于多示例学习的图像检索方法

彭瑜; 乔奇峰; 魏昆娟

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基于多示例学习的图像检索方法

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由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法,该方法将图像作为多示例包,基于高斯混合模型和改进的EM算法全自动分割图像,并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包.根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多种多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈,得到了较好的效果.

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来源
《中文信息学报》 |2008年第2期|64-69|共6页
作者
彭瑜; 乔奇峰; 魏昆娟;
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作者单位

清华大学,自动化系,北京,100084;

清华大学,自动化系,北京,100084;

中国航天科技集团公司,十院第十三研究所,北京,100854;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
计算机应用; 中文信息处理; 多示例学习; 自适应分割; 基于内容的图像检索;

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