基于K均值聚类和多示例学习的图像检索方法.pdfVIP

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2017-09-21 发布于贵州
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基于K均值聚类和多示例学习的图像检索方法.pdf

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31 6 Vol． 31 No． 6 第卷第期计算机应用 2011 6 Journal of Computer Applications June 2011 年月文章编号:1001 － 9081 (2011)06 － 1546 － 03 doi :10 ． 3724 / SP． J． 1087 ． 2011． 01546 K 基于均值聚类和多示例学习的图像检索方法，，温超耿国华李展 ( ， 7 10069) 西北大学信息科学与技术学院西安 ( superheat@ 163 ． com) : ， K (K-means) ， (MIL) 摘要针对基于对象的图像检索问题利用均值聚类提出了一种新的基于多示例学习框架 KP-MIL 。，，的图像检索算法该算法在正包和负包组成示例集合聚类获取潜在正示例代表和包结构特性数据然后利， alpha 。用径向基核分别度量两者的相似性最后利用因子均衡两者相似性对核函数结果的影响在标准对象图像检 SIGVAL ，，。索集上进行实验实验结果表明该方法是有效的且性能优于其他同类方法 : ; ;K ; ;alpha 关键词图像检索多示例学习均值聚类径向基核因子中图分类号:TP391． 4 1 文献标志码:A Image retrieval based on K-means clustering and multiple instance learning WEN Chao ， GENG Guo-hua ， LI zhan ( School of Inf ormation Science and Technology ， Northwest University ， Xi  an Shaanxi 7 10069 ， China) Abstract : Aiming at the problem of object-based image retrieval ， a novel algorithm named KP-MIL was proposed ， which worked in the Multiple Instance Learning ( MIL) framework． Firstly ， this algo