一种新的基于距离度量的近似推理方法

对常用的近似推理方法如合成推理方法（CRI）和基于相似度量的近拟推量方法（AARS）进行了研究,指出了它们存在的缺陷;在此基础上,提出了基于距离度量的近似推理方法,该方法较好地解决了CRI和AARS方法的中的问题。     

基于相似性度量的肺结节图像检索算法

为了克服肺部病变CT表现复杂,极易造成医生误诊的缺点,提出了一种基于相似性度量的医学图像检索算法并用于肺癌的诊断研究,该相似性度量保持了图像的语义相关和视觉相似.首先,根据相似性度量理论构建距离度量学习算法学习一个马氏距离;然后,根据学习的马氏距离度量,提出新的医学图像检索算法,并将提出的算法应用于肺癌的诊断研究.实验结果证明了该检索算法在肺癌诊断应用中的可行性和有效性.     

基于可视特征度量距离的图像检索

研究预滤波、二进制集的划界、降维和查询优化的距离计算 ,并在 40 0 0幅测试图像集上 ,采用实验方法对高维直方图的索引策略与优化查询的距离计算进行了评估 .研究表明 ,非二次形式的距离度量与二次形式的距离度量一样有良好的性能 .此外 ,二进制集是直方图的一种有效而简捷的替代方法 ,其检索性能足以满足第一遍查询 .     

一种基于流形距离的迭代优化聚类算法

针对传统欧氏距离测度描述复杂结构的数据分布会失效的问题,引入能有效反映样本集固有的全局一致性信息的流形距离作为样本间相似度度量测度,并设计了反映类内相似度大、类间相似度小的聚类目标的准则函数,把数据聚类转化成准则函数优化问题,提出了一种迭代优化的聚类算法.通过4个人工数据集的仿真试验结果表明,新方法的参数很少且实现简单,由于实现过程中没有引入随机操作,因此结果比较确定.与标准k均值算法相比,新方法能够自动确定聚类数目,对于样本空间分布复杂的聚类问题具有良好的分类效果.     

基于距离度量学习的SAR图像识别方法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像样本数据有限,且不同类别间的图像区分度不高导致识别困难的问题,提出一种应用于SAR图像识别的距离度量学习方法.该方法使用CNN网络得到图像的特征分布,利用LSTM网络加强图像间的关联性,基于余弦相似距离度量方法计算图像之间的匹配度,通过注意力机制后对结果进行分类.训练过程结合小样本学习的训练方式,采取预训练的策略进行实验.实验以公开的MSTAR数据集进行SAR图像识别,结果表明该方法准确率达到99.3%,比SVM方法提升2.5%.      

一种无需距离函数的数据聚类方法(英文)

数据发掘是人工智能和数据库研究的新兴领域 ,在很多领域有着卓有成效的应用。数据聚类或分割就是其中的一种重要的数据发掘应用。传统聚类方法存在的一个问题是要求分析人员定义距离函数 ,而距离函数并不是总能获得。在本文中 ,我们提出了一种新的无需距离函数的聚类方法     

一种基于近邻半监督聚类算法的图像检索系统研究

为了解决基于内容的图像检索（content-Based Image Retrieval,CBIR）中存在的“语义鸿沟”问题,本文提出了一种CBIR检索模型,在模型中使用了基于近邻传播的半监督聚类算法和语义传播的算法,通过近邻半监督算法对图像库中的图像进行聚类,根据示例图像的视觉特征相似度在对应的聚类图像中进行相似度检索,在检索的结果中根据用户提供的关键字进行关键字标注检索,最后根据用户的反馈,通过语义传播算法对图像库中的图像进行自动语义标注．实验表明丈中的模型是可行的,其检索效果受到反馈次数的影响．     

基于对称KL距离的相似性度量方法

提出了一种基于对称KL距离的空间直方图相似性度量方法.将空间直方图中的每个区间的空间分布看作一个带权重的高斯分布,其权重为该区间的概率值,均值和协方差矩阵为该区间内所有像素坐标的均值和协方差矩阵;然后计算2个空间直方图对应区间之间的相似度,即计算2个带权重的高斯分布之间的对称KL距离.理论和实验证明：提出的相似性度量方...     

基于特征关联融合的图像检索方法

鉴于单一特征检索效果的不足,提出基于颜色和纹理特征相互关联融合的图像检索新方法。利用非等间隔量化HSV颜色空间,提取图像的颜色特征,利用Gabor小波提取图像的纹理特征;对内容分布简单的检索图像,采用图像底层特征串行关联(FSC)方法,对内容分布复杂的检索图像,采用基于典型相关分析(CCA)的图像底层特征并行关联(FPC)的方法,融合颜色特征和纹理特征进而检索图像。     

一种基于颜色直方图的快速图像检索方法

提出了一种基于快速特征匹配和改进的二叉树存储的图像检索方法,该方法的主要思想是以颜色特征的某个适当值作为根节点,将图像按照二叉树的存储结构存储于数据库中。在特征匹配时通过快速去除不相关候选图像来提高检索速度;通过引入相关反馈技术来改进查询结果的精度。相比于传统的图像检索方法,该方法不但能加快检索速度,在查全率和查准率上也有了较大的提高。     

Online Metric Learning for Relevance Feedback in E-Commerce Image Retrieval Applications

Relevance feedback plays a key role in multiple feature-based image retrieval applications. This paper describes an online metric learning approach for a set of ranking functions. In the feedback round, the most relevant and most nonrelevant images related to the target image are selected to construct a relative comparison triplet. The weighting parameters of the multiple ranking functions are updated by minimizing a quadratic objective function constrained by the triplet. The approach unifies the learning algorithm for the most commonly used ranking functions. Thus, multiple features with their own ranking function can easily be employed in the ranking module without feature reconstruction. The method is computationally inexpensive and appropriate for large-scale e-commerce image retrieval applications. Customized ranking functions are well supported. Practically, simplified ranking functions yield better results when the number of query rounds is relatively small. Experiments with an image dataset from a real e-commerce platform show the superiority of the proposed approach.     

Content-based Image Retrieval Using Color Histogram

IntroductionIn these years , with the quick development ofmulti media and computer networks ,the increased numberof digital i mages is astonishing .In many application fieldssuch as biomedicine , military , education, commerce ,entertainment , manufacturing , cri me prevention andWorld Wide Web searing ,large volume of data appear ini mage for m. This envisages the need for fast and effectivei mage retrieval mechanis ms in an efficient manner . Thetraditional text-based technique annotates t…     

Applicationand Relationship of Metric Function Induced Distance Function in Metric Space

主要研究的是距离空间的距离函数和诱导距离函数的关系,并给出了分割、分割的加密、可求长曲线以及曲线长度的定义及相关性质,并对这些性质予以了证明。仿照黎曼几何的做法,通过距离空间的距离函数给出了距离空间的诱导距离函数的概念,并证明了在距离空间中,两点间的诱导距离不小于这两点的距离,最后给出这个结论相关应用以及举例。     

距离空间的距离函数与诱导距离函数的关系以及应用

主要研究的是距离空间的距离函数和诱导距离函数的关系,并给出了分割、分割的加密、可求长曲线以及曲线长度的定义及相关性质,并对这些性质予以了证明。仿照黎曼几何的做法,通过距离空间的距离函数给出了距离空间的诱导距离函数的概念,并证明了在距离空间中,两点间的诱导距离不小于这两点的距离,最后给出这个结论相关应用以及举例。     

基于内容的图像检索技术的现状和发展趋势研究

介绍了基于内容的图像检索技术的特点,讨论了各种特征提取技术,阐述了相关反馈、性能评价等内容。     

一种基于直方图定性描述的图像检索方法

相对于几何特征而言，颜色具有与生俱来的旋转不变性和尺度不变性，在基于内容检索的图像检索中，颜色是使用最广泛的特征之一，巳有的基于直方图的图像检索的存储量和计算量过大，介于此，提出一种基于定性直方图描述的图像检索方法。     

基于纹理特征的图像检索研究与实现

该文讨论了图像纹理特征的提取与表达,在理论探讨的基础上做相应改进,使检索结果的准确度得到提高,并开发出一个试验系统验证该方法的有效性.试验证明基本达到了预期效果.     

基于颜色特征分布及相关反馈的图像检索方法

在基于内容的图像检索中,大部分工作主要集中在提高检索系统的独立性和全自动性方面,由于存在着低层语义特征与高级概念间的差距、视觉感知的主观性等因素影响,使传统检索方法受到了限制,在巳提出的基于颜色空间分布检索方法基础上,引入相关反馈机制,弥补了原有方法的不足,进一步体现了系统的交互性,提高了图像检索效果。     

基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法

基于图像到类(I2C)距离度量的图像分类是一种新颖的方法,但其分类性能仍有待提高.为此,文中提出了一种基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法.首先生成原型特征集,该集合中的样本具有代表性,故计算测试图像到该原型特征集的距离更有效;然后根据JointBoost算法的思想,联合多个I2C距离度量生成一个强分类器,并将空间信息融合到强分类器中.实验结果表明,该方法在图像分类实验中具有更高的分类性能.