基于多示例学习的图像检索方法
由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性，因此被应用于基于内容的图像检索。本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法，该方法将图像作为多示例包，基于高斯混合模型和改进的EM算法全自动分割图像，并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包。根据用户选择的实例图像生成正包和反包，使用多种多示例学习算法进行学习，实现图像检索和相关反馈，得到了较好的效果。
多示例学习 自适应分割 基于内容 图像检索 CBIR
彭瑜 乔奇峰 魏昆娟
清华大学 模式识别与人工智能国家重点实验室 北京 100084 中国航天科技集团公司十院第十三研究所 北京 100854
国内会议
苏州
中文
731-738
2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）