【摘 要】
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针对图像检索中视觉特征和语义信息中的＂语义鸿沟＂问题,提出一种融合流形学习和相关反馈的人脸图像检索算法.该算法充分考虑相关反馈提供的结合语义信息的正反例样本来发现图像
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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重庆市自然科学基金资助项目（CSTC2009BB2195）, 重庆市科技攻关重点项目（CSTC2009AB2231）, 重庆大学中央高校基本科研业务费资助项目（CDJRC10120012）
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针对图像检索中视觉特征和语义信息中的＂语义鸿沟＂问题,提出一种融合流形学习和相关反馈的人脸图像检索算法.该算法充分考虑相关反馈提供的结合语义信息的正反例样本来发现图像样本之间的鉴别性流形,优化构建低维嵌入空间的特征向量,使得相关图像之间保持近邻关系,通过最大化不相关图像之间的距离,得到一个结合了用户语义理解的低维流形特征空间.实验结果表明：文中提出的算法有效地融合了图像视觉特征和语义信息,其性能明显优于反馈保局投影、增强联系嵌入等算法,其中前20个查询结果的检索精度提高了10个百分点以上.
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