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题名基于局部自适应逼近的半监督反馈算法
被引量:1
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作者
黄传波
向丽
金忠
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机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
重庆师范大学影视传媒学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第7期280-284,共5页
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基金
国家863高技术研究发展计划(No.2006AA01Z119)
国家自然科学基金(No.60473039)资助
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文摘
将鉴别信息引入到距离测度中,利用这个新的局部距离测度代替欧氏距离构建k-近邻,提出一种新的局部线性近邻扩展算法。将此用于图像检索的相关反馈机制,产生基于局部自适应逼近的半监督反馈算法FLANNP(feedback locally adaptive nearest neighbor propagation)。该方法首先由支持向量机构建的判别函数来确定最优判别方向,基于此方向产生一个局部自适应距离算法,进而确定数据点间的权重。最后,标签信息由全局一致性假设,通过局部最近邻,从有标签数据点开始进行全局扩散标注。该方法使用有鉴别信息的距离测度,提高了图像检索的准确度。
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关键词
相关反馈
半监督学习
局部自适应逼近
线性近邻扩展
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Keywords
Relevance feedback, Semi-supervised learning, Locally adapt approximating, Linear neighborhood propagation
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分类号
TP118
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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