【摘 要】
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针对半监督特征选择算法进行了研究,采用有标签图像和无标签图像的半监督特征选择方法来提升网络图像标注的性能。基于二阶Hessian能提出一个新的半监督特征选择方法,该方法具有更好的局部拓扑结构保持特性和推断能力,从而能够克服基于图拉普拉斯半监督学习方法的缺点。将所提出的半监督特征选择算法应用到网络图像标注任务中,在两个大规模网络图像数据库上进行了实验,结果表明Hessian半监督特征选择方法优于拉普
【机 构】
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河北联合大学信息工程学院,北京交通大学信息科学研究所,北京先进信息科学与网络技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61172128）,国家“973”计划资助项目（2012CB316304）,国家教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目（NCET-12-0768）,中央高校基本科研基金资助项目（2013jbm020,2013jbz003）,国家教育部高校科研创新团队发展计划资助项目（IRT201206）,北京高校“青年英才计划”资助项目（YETP0544）,国家教育部博士点基金资助项目（2
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针对半监督特征选择算法进行了研究,采用有标签图像和无标签图像的半监督特征选择方法来提升网络图像标注的性能。基于二阶Hessian能提出一个新的半监督特征选择方法,该方法具有更好的局部拓扑结构保持特性和推断能力,从而能够克服基于图拉普拉斯半监督学习方法的缺点。将所提出的半监督特征选择算法应用到网络图像标注任务中,在两个大规模网络图像数据库上进行了实验,结果表明Hessian半监督特征选择方法优于拉普拉斯半监督特征选择方法,适合大规模网络图像标注。
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