基于流形學習和字典學習的圖像檢索.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展以及計算機處理性能的不斷提高，圖像數(shù)據(jù)每天都在以爆炸式的速度增長。隨之而來的問題就是如何在海量的圖像數(shù)據(jù)中快速而準確的找到滿足用戶需求的圖像，這就需要一種有效的圖像檢索技術。傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索技術存在著人工標注量大，帶有一定的主觀性等不足之處，因而90年代以后，基于內(nèi)容的圖像檢索技術逐漸成為研究的熱點。當前結合相關反饋技術的圖像檢索成為研究的重點。本文從流形學習和字典學習入手，深入研究基于相關反饋技術的圖

2、像檢索，主要內(nèi)容和貢獻有：
　　第一，針對最大邊緣投影(Maximum Margin Projection，MMP)算法在圖像檢索中沒有考慮到正負反饋樣本的不同特性，對正負樣本采用了同等處理的不足，提出了有偏的最大邊緣投影算法(Biased Maximum Margin Projection，BMMP)，該算法對正負反饋樣本采用了不對稱的處理，通過保持反饋樣本鄰域內(nèi)無標簽樣本的局部幾何結構信息來更好的發(fā)掘樣本的內(nèi)在幾何結構信息。實

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