基于保局投影的相关反馈算法  

Relevance Feedbacks Algorithm Based on Locality Preserving Projections

作　　者：鲁珂[1] 赵继东[1] 吴跃[1] 何晓飞 

机构地区：[1]电子科技大学计算机科学和工程学院 [2]Department of Computer Science The University of Chicago,Chicago 60637

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》2007年第1期20-24,共5页Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics

基　　金：国家自然科学基金(69871005);四川省应用基础研究基金(2006JB-067)

摘　　要：在原有保局投影算法中引入用户反馈,用其更新构建降维映射的特征向量,从而得到一个更能够反映语义属性的图像表示子空间.该算法利用用户反馈迅速优化图像表示,使它具有长期学习的能力.实验结果表明:该算法可以提高检索的准确度,而且在经过长期学习后可以获得一个近似最优的图像降维子空间.Feedback Locality Preserving Projections （FLPP） incorporates user＇s feedbacks into LPP. By properly disposing user＇s feedbacks, FLPP can update the eigenvectors which span the image representation subspace, so we can obtain a semantic subspace which can better reflect intrinsic property of image data. FLPP can use user＇s feedbacks to optimize rapidly image representation, so gain capability of long-term learning. Experimental results show that FLPP can effectively improve retrieval accuracy, and after long- term learning, an approximate optimal subspace can be obtained.

关 键 词：保局投影 图像降维 相关反馈 长期学习 图像检索 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]