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本文将先验鉴别信息引入到降维过程中，融合线性近邻传递模型，提出了半监督增强线性近邻传递算法s—ILNP（Semi—supervisedIncrementalLinearNeighborhoodsPropagation）。该方法首先利用先验标签信息构建类间和类内图，再依据拉普拉斯映射原理实现维数约减，运用线性近邻传递实现半监督学习，标签信息由全局一致性假设，通过局部最近临，从有标签数据点进行全局传递标注。该算法充分利用先验鉴别信息，显著提高了图像检索的准确度。