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基于语义区域提取的图像重排
被引量:
3
1
作者
陈曾
侯进
+1 位作者
张登胜
张华忠
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期1356-1359,共4页
针对目前图像搜索引擎难以正确把握用户真正意图的问题,从爬虫Web图像搜索引擎检索结果入手,提出三种聚类算法来提取海量Web图像中的语义区域.这三种聚类算法包括确定初始化中心的K-means聚类、确定参数的最大期望聚类以及基于半监督的K...
针对目前图像搜索引擎难以正确把握用户真正意图的问题,从爬虫Web图像搜索引擎检索结果入手,提出三种聚类算法来提取海量Web图像中的语义区域.这三种聚类算法包括确定初始化中心的K-means聚类、确定参数的最大期望聚类以及基于半监督的K-means聚类算法.然后选取显著值较大的显著区域作为语义区域.实验分析比较了三种聚类算法的有效性,最终实现的图像重排系统能比网络搜索引擎更好地反馈给用户精确而且有序的查询结果.
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关键词
语义区域提取
半监督聚类
K-MEANS聚类
最大期望聚类
图像重排
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职称材料
题名
基于语义区域提取的图像重排
被引量:
3
1
作者
陈曾
侯进
张登胜
张华忠
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
莫纳什大学吉普斯兰信息技术学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期1356-1359,共4页
基金
教育部留学回国人员科研启动基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20090184120022)
中央高校基本科研业务费专项资金科技创新项目(SWJTU09CX036)资助~~
文摘
针对目前图像搜索引擎难以正确把握用户真正意图的问题,从爬虫Web图像搜索引擎检索结果入手,提出三种聚类算法来提取海量Web图像中的语义区域.这三种聚类算法包括确定初始化中心的K-means聚类、确定参数的最大期望聚类以及基于半监督的K-means聚类算法.然后选取显著值较大的显著区域作为语义区域.实验分析比较了三种聚类算法的有效性,最终实现的图像重排系统能比网络搜索引擎更好地反馈给用户精确而且有序的查询结果.
关键词
语义区域提取
半监督聚类
K-MEANS聚类
最大期望聚类
图像重排
Keywords
Extraction of semantic regions
semi-supervised clustering
K-means clustering
expectation maximization clustering
image re-ranking
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义区域提取的图像重排
陈曾
侯进
张登胜
张华忠
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
3
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职称材料
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