【摘 要】
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CBIR系统由于受图像低层特征的限制,制约了它的检索效果.机器学习和统计方法是一种有效的提高检索性能的方法,但通常需要大量的训练样本才能达到满意的检索精度.提出一种理想
【机 构】
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Faculty of Engineering,宁波大学,Center for Advanced Information Technology
【基金项目】
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日本学术振兴会科学研究费补助金基盘研究(B)项目
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CBIR系统由于受图像低层特征的限制,制约了它的检索效果.机器学习和统计方法是一种有效的提高检索性能的方法,但通常需要大量的训练样本才能达到满意的检索精度.提出一种理想的距离度量函数,在对图像进行简单分类并提供少量训练样本的基础上,通过类的距离度量矩阵M的学习来考虑分量之间的相关性.这个度量导入二次最佳化问题的解,将训练样本类结构的倾斜最小化.试验结果表明,该方法能在学习样本极少的情况下提高检索的性能.
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