【摘 要】
：
相关反馈技术能解决图像的低层特征和高层语义存在断层的问题,成为提高检索性能的有效方法。在基于有监督的机器学习的相关反馈算法中,训练的标记样本较少,一次反馈中未标记
【机 构】
：
华南理工大学计算机科学与工程学院软件开发环境与信息系统集成实验室,广州 510006
论文部分内容阅读
相关反馈技术能解决图像的低层特征和高层语义存在断层的问题,成为提高检索性能的有效方法。在基于有监督的机器学习的相关反馈算法中,训练的标记样本较少,一次反馈中未标记样本又不能很好地代表不相关陶像在特征空间的分布,因而学习效果不佳。而半监督学习利用未标记样本来估计相关反馈模型中模犁参数而导致模型性能的提高,成为近年来研究的热点。本文使用EM算法联合标记样本和未标记样本估计RBF网络神经元的RBF函数,并结合主动学习算法避免EM算法收敛到局部极值,减少反馈次数,得到一个基于RBF神经网络饷相关反馈算法。实验表明,与一股EM算法,贝叶斯分类器相比,检索性能显著提高,可快速收敛于用户定义的查询语义。
其他文献
针对当前大量3D建模工具操作复杂的问题,设计了一种带边界理解的自由手绘3D模型的快速构建方法。该方法只需接受用户的简单手绘输入便可以快速构造出用户需要的3D模型,同时针
粒子滤波算法在处理最优滤波问题时受到了广泛的重视,其中标准SIR算法是许多粒子滤波算法的改进基础。本文首先介绍了一种变换的标准SIR算法,随后对该算法的收敛性进行了分析
真实物体材质属性的建模与绘制,依赖于精确的数据采集,而表示真实物体材质属性的双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function,BRDF)的数据采集与建模
提出了一种利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)实现的高维数据特征提取新方法。首先,通过对训练样本特征的特殊扩展,将最优投影向量的数学表达推导成与LSSVR算法相同的形式。
为了提高局部特征的判别性能,本文提出了一种自动寻找某类对象的常见空间配置的方法。这种方法将局部特征的空间邻域关系编码表示,采用频繁项集挖掘技术,能在大量局部特征中
骨架作为三维立体的一个重要特征,在形体的数据简化、变形、识别与理解、内窥漫游路径构造和外形的测量等方面有着蕈要的应用价值。本文提出了一种基于形状分解的枝状体数据
本文针对自然语言理解中的领域适应性问题,从领域概率分布的角度给出了一种摹于混合模型的领域适应性学习方法,它可以把判别式模型和产生式模型集成到一个模型当中。判别式模
本文综合了亮度对对比度增强算法和改进后动态直方图均衡算法的优缺点,提出了一种基于直方图特征检测的自适应对比度增强算法。大量实验结果表明,该算法对图象的增强效果明显
背景差分是运动目标检测的常用方法,其核心在于所使用的背景模型。本文将连续核密度逼近理论应用于背景建模中,提出了一种新的动态背景建模方法,并设计出了一种有效的基于该
本文提出了一种双向纹理函数(Bidirectional TextureFunction,BTF)的压缩和合成方法,可以将BTF映射到任意的物体表面。BTF可以看作为一种多维的纹理数据,能够有效地重建出物