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基于K均值聚类和多示例学习的图像检索方法

《计算机应用》2011年 第6期 | 温超 耿国华 李展   西北大学信息科学与技术学院 西安710069
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摘 要:针对基于对象的图像检索问题,利用K均值(K-means)聚类,提出了一种新的基于多示例学习(MIL)框架的图像检索算法KP-MIL。该算法在正包和负包组成示例集合聚类,获取潜在正示例代表和包结构特性数据,然后利用径向基核分别度量两者的相似性,最后利用alpha因子均衡两者相似性对核函数结果的影响。在标准对象图像检索集SIGVAL上进行实验,实验结果表明,该方法是有效的且性能优于其他同类方法。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
【关键词】 图像检索 多示例学习 K均值聚类 径向基核 alpha因子
【出 处】 《计算机应用》2011年 第6期 1546-1548页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库