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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著電子數(shù)碼設(shè)備的廣泛使用和互聯(lián)網(wǎng)的長(zhǎng)足發(fā)展,海量的多媒體數(shù)據(jù)被制造和傳播,圖像數(shù)據(jù)成指數(shù)級(jí)地增長(zhǎng)。如何從浩瀚的信息海洋中快速獲取準(zhǔn)確的圖像,成為圖像檢索技術(shù)中的熱點(diǎn)研究方向。其中,基于文本的圖像檢索技術(shù)已經(jīng)發(fā)展的非常成熟。然而,隨著大量的新的圖像數(shù)據(jù)快速的產(chǎn)生以及勞動(dòng)力成本不斷提高,傳統(tǒng)的文本標(biāo)記方式已不再滿足圖像技術(shù)發(fā)展的需求,因此基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)有著很大的發(fā)展空間和實(shí)用價(jià)值。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法充分利用了標(biāo)記數(shù)據(jù)和未標(biāo)
2、記數(shù)據(jù)的信息,這一特點(diǎn)正好符合基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的發(fā)展要求。在半監(jiān)督方法被提出以后受到越來(lái)越多的研究者的關(guān)注,從而發(fā)展出來(lái)各種各樣的基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)思想的新算法,基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法就是其中之一。流形排序作為基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的典型代表其性能緊緊地依賴于構(gòu)造的底層圖結(jié)構(gòu)。因此構(gòu)造一個(gè)能反應(yīng)出高維數(shù)據(jù)空間自身結(jié)構(gòu)的圖至關(guān)重要,自然鄰居圖能夠自適應(yīng)嵌入在高維數(shù)據(jù)空間的內(nèi)在的低維流形結(jié)構(gòu)的這種能力正好滿足這樣的要求,并且在構(gòu)造自然鄰居
3、圖的過(guò)程中也不需要指定自由參數(shù)k。由于自然鄰居在處理含有離群數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集時(shí)仍然存在不足,所以本文針對(duì)這一問(wèn)題對(duì)自然鄰居進(jìn)行優(yōu)化,最后本文將優(yōu)化過(guò)后的自然鄰居圖應(yīng)用到基于流形排序的圖像檢索框架下,并最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了基于自然鄰居圖的圖像檢索算法的效果優(yōu)于基于k-NN的圖像檢索算法。
本人在攻讀碩士學(xué)位期間所從事的研究工作組成了本論文的主要內(nèi)容,具體工作如下:
第一、了解圖像檢索和半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。通過(guò)大
4、量閱讀文獻(xiàn)了解到了圖像檢索算法和半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
第二、研究討論自然鄰居基本思想。通過(guò)閱讀相關(guān)文獻(xiàn)理解了自然鄰居的基本思想,并經(jīng)常和實(shí)驗(yàn)室成員一起討論自然鄰居思想及其可能應(yīng)用到的領(lǐng)域。
第三、優(yōu)化原始自然鄰居圖的構(gòu)造。針對(duì)原始的自然鄰居圖在含有自然離群點(diǎn)的數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)不足,本文對(duì)原始的自然鄰居圖進(jìn)行優(yōu)化并取得較好的效果。
第四、將自然鄰居圖應(yīng)用于圖像檢索。受基于 k最近鄰居圖的圖像檢索算法
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