论文研究基于半监督学习的一种图像检索方法.pdf
为了提高图像检索的质量,提出了一种基于半监督学习的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、形状、纹理特征,计算得到已知类别样本的中心图像,检索过程中利用中心图像自适应调整相关度计算函数,然后根据与查询图像相关度的大小对图像进行检索和排序。实验结果表明:该方法较已有的基于内容的图像检索方法有更高的查准率,同时,由查准率—查全率曲线可知该方法能够达到很好的检索质量。
为了提高图像检索的质量,提出了一种基于半监督学习的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、形状、纹理特征,计算得到已知类别样本的中心图像,检索过程中利用中心图像自适应调整相关度计算函数,然后根据与查询图像相关度的大小对图像进行检索和排序。实验结果表明:该方法较已有的基于内容的图像检索方法有更高的查准率,同时,由查准率—查全率曲线可知该方法能够达到很好的检索质量。