陕西省教育厅科研计划项目(10JK852)
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 相关作者：彭进业温超李展更多>>
- 相关机构：西北工业大学西北大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于EMD距离的多示例聚类被引量：2
- 2011年
- 多示例学习中,包由多个示例组成,有明确标记,而示例标记却不确定。已有聚类研究都针对单示例、单标记,因而无法直接应用于多示例问题。基于推土机距离(earth mover’s distance,EMD)提出了一种新的多示例聚类算法ECMIL。该方法首先利用欧式距离计算包内示例相似度,将相似示例合并;然后将需要度量距离相似性的包内示例分别看作供货者和消费者,计算货物拥有量和货物需求量;对推土机距离无法供货问题,通过增大满足条件供货者的权值加以解决;最后使用k-medoids算法进行聚类。在基准数据集MUSK,Corel和SIVAL上进行实验,表明EC-MIL算法是有效的。
- 李展彭进业温超
- 关键词：推土机距离
- 基于谱聚类和多示例学习的图像检索方法被引量：4
- 2011年
- 针对基于对象的图像检索问题,提出一种新的谱聚类多示例学习算法.该算法将图像当作包,将分割区域的视觉特征当作包中的示例,针对正包示例集合进行谱聚类,按聚类中心点数最大原则选择潜在正示例中心和潜在正示例代表,并采用径向基函数和金字塔核分别度量潜在正示例间和其它示例间的相似性,最后利用支持向量机和相关反馈实现图像检索.采用SIVAL图像集进行的对比实验表明,该方法是有效的.
- 李展彭进业温超
- 关键词：图像检索多示例学习谱聚类
