一种结合多示例学习的图像检索方法
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An Image Retrieval Method with Multi-Instance Learning
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    摘要:

    提出一种基于多示例学习(Multiple-instance learning)的图像检索方法,将多示例学习应用于图像检索中,以有效的处理图像的歧义性。该方法首先将图像作为多示例包,其次采用自适应k-means图像分割算法将图像自动分成多个示例,然后根据用户选择的实例图像生成正包和反包,再采用EM-DD(expectation maximization diverse density)算法进行多示例学习,实现图像检索和相关反馈,最终使用户得到比较满意的结果。

    Abstract:

    In this paper, a multi-instance learning-based CBIR (content-based image retrieval) approach is presented, and multi-instance learning is applied in CBIR in order to deal with the inherent ambiguity of images. First of all, the whole image is regarded as a multi-instance bag. Secondly, the image is partitioned into a number of regions using Adaptive k-means image segmentation method. Then query images posed by the user are transformed into corresponding positive and negative bags and a EM-DD algorithm is employed for image retrieval and relevance feedback. Finally, the users can get satisfactory results.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王春燕,袁津生.一种结合多示例学习的图像检索方法.计算机系统应用,2010,19(6):212-215

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  • 收稿日期:2009-09-16
  • 最后修改日期:2009-11-04
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