朱科
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 局部样条嵌入的正交半监督子空间学习算法被引量：1
- 2010年
- 为了更加准确地对图像进行聚类与分类,提出一种基于局部样条嵌入的正交半监督子空间学习算法.通过学习一个正交投影矩阵,使得训练样本中的标注数据经过投影矩阵降维后类间离散度尽量大,类内离散度尽量小;采用局部样条回归将局部低维嵌入坐标映射成全局低维嵌入坐标,使得被投影数据保持原有流形结构,并有效地利用有标注训练样本和未标注训练样本得到优化的图像表达方式.图像聚类与分类实验的结果表明了文中算法的有效性.
- 朱科邵健郭同强
- 关键词：线性鉴别分析半监督学习
- 图像子空间聚类与分类算法研究
- 随着数字照相机的普及和网络多媒体的快速发展,互联网上的图像等多媒体内容的数量正在以指数级的速度迅猛增长。因此,实现对规模日益庞大的图像数据的有效管理和检索具有十分重要的现实意义。相应地,如何准确的对图像数据进行聚类与分类...
- 朱科
- 关键词：子空间学习半监督学习线性判别分析
- 文献传递网络资源链接
- 基于社群隐含主题挖掘和多社群信息融合的自动图像标注被引量：6
- 2010年
- 在Flickr图像共享网站上,大量无标签或者缺少标签的图像往往会因为标签信息的不完整,以致无法被有效地利用和检索。为了有效地进行图像检索,从Flickr用户经常会根据上传图像所隐含的主题而将其推荐到多个相关社群的特点出发,提出了一种新颖的基于社群隐含主题挖掘和多社群信息融合的自动图像标注算法。与传统的自动图像标注方法不同,该算法首先采用隐Dirichlet分配模型(latent Dirichlet allocation,LDA)对单个社群里的隐含主题(topic)进行挖掘,并利用隐含主题对由相似图像标签传播产生的初始"噪音"标签进行过滤;然后对同属于多个社群的图像,通过多社群信息融合来生成最终标注结果。实验结果显示了该新算法的有效性。
- 陈烨邵健朱科
- 关键词：自动图像标注社群
