7-相似性度量和性能评价解说.ppt

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* * * * * 对于主题1,平均准确率为(1/1+2/2+3/4+4/7)/4=0.83。对于主题 2,平均准确率为(1/1+2/3+3/5+0+0)/5=0.45。则MAP= (0.83+0.45)/2=0.64。” * 马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响,两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关;由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差)计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。 * Equivalent to applying a whitening transform * * * 图像检索性能评价 颜色直方图:实验结果表明HSV空间中的直方图能够提供最优的检索效果。 颜色矩:采用Luv和Lab色彩空间的颜色矩比HSV效果更好;使用3个低次矩的平均效果好于只使用2个低次矩(均值和标准方差)的情况;但是,有时使用第3 阶矩可能使特征对图象中的场景变化过于敏感,反而会降低检索效率;另外,颜色矩的维数虽远低于颜色直方图,而检索效果却很接近。 颜色聚合向量:在HSV空间中的应用效果最好,对比颜色直方图,颜色向量空间只对那些颜色或纹理比较统一的图象有更好的效果,对一般图象没有优势。对于颜色聚合向量和直方图来说,用L1距离比用L2距离效果更好。 颜色相关图:它能提供最佳的检索效果,但它的计算也最为复杂。 Metric Learning Metric Learning as Learning Transformations Feature re-weighting Learn weightings over the features, then use standard distance (e.g., Euclidean) after re-weighting Diagonal Mahalanobis methods (e.g., Schultz and Joachims) Number of parameters grows linearly with the dimensionality d Full linear transformation In addition to scaling of features, also rotates the data For transformations from d dimensions to d dimensions, number of parameters grows quadratically in d For transformations to r d dimensions, this is linear dimensionality reduction Non-linear transformation Variety of methods Neural nets Kernelization of linear transformations Complexity varies from method to method Supervised vs Unsupervised Metric Learning Unsupervised Metric Learning Dimensionality reduction techniques Principal Components Analysis Kernel PCA Multidimensional Scaling Supervised and Semi-supervised Metric Learning Constraints or labels given to the algorithm Example: set of similarity and dissimilarity constraints Supervised vs Unsupervised Metric Learning Linear metric learning methods Mahalanobis metric learning Per-example methods Non-linear metric learning methods Kernelization of Mahalanobis methods Other non-linear methods Mahalanobis Distances Mahalanobis Distances Equivalent to applying a whitening transform Mahalanobis Distances Mahalanobis Distances Maha

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