王梅
- 作品数：6 被引量：46H指数：4
- 供职机构：复旦大学信息科学与工程学院计算机与信息技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划上海市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于聚类分解的高维度量空间索引B^+-Tree被引量：24
- 2008年
- 为了提高索引性能,高维度量空间索引通常采用K-Means等聚类技术来获取数据的分布信息.但是,已知的工作需要根据经验来确定聚类参数,缺乏对聚类与查询性能之间关系的理论分析.提出了一种基于聚类分解的高维度量空间B^+-tree索引,通过聚类分解,对数据进行更细致的划分来减少查询的数据访问.对聚类与查询代价的关系进行了讨论,通过查询代价模型,给出了最小查询代价条件下的聚类分解数目等理论的计算方法.实验显示,提出的索引方法明显优于iDistance等度量空间索引,最优聚类分解数的估计接近实际最优查询时所需的聚类参数.
- 张军旗周向东王梅施伯乐
- 关键词：高维空间索引结构聚类分割
- 基于多标签学习的图像语义自动标注研究
- 随着多媒体数字化技术的发展和推广、存储成本的降低、网络传输带宽的增长，各种多媒体数据如图像、视频等飞速膨胀逐渐成为信息的主流，并对人们的生活和社会发展产生重要的影响。“语义清晰”是大规模多媒体数据管理的重要前提，因此通过...
- 王梅
- 关键词：图像自动标注
- 文献传递
- 改进的基于支持向量机的Web图像检索相关反馈方法被引量：1
- 2007年
- 结合用户相关反馈的超平面查询在基于内容的图像检索中面临数据不平衡等问题,即对于给定的查询,图像数据库中负样例(与查询无关的图像)数目往往远大于正样例,使得传统的用户相关反馈技术难以获得足够的相关图像,影响了超平面查询的性能.提出一种新的基于支持向量机的Web图像检索的主动学习策略,根据Web图像的URL、视觉特征来估计图像与查询样本的相关性,用潜在的正样例图像来弥补图像数据的不平衡性,并且提出了对SVM返回结果的重新排序方法.对10000多幅来自50多个不同网站的Web图像数据进行了实验.实验结果显示,与传统的方法相比,该方法对检索性能有明显的提高.
- 袁进周向东王梅汪卫施伯乐
- 关键词：SVM用户相关反馈CBIR
- 改进的基于支持向量机的Web图像检索相关反馈方法
- 结合用户相关反馈的超平面查询在基于内容的图像检索中面临数据不平衡等问题,即对于给定的查询,图像数据库中负样例(与查询无关的图像)数目往往远大于正样例,使得传统的用户相关反馈技术难以获得足够的相关图像,影响了超平面查询的性...
- 袁进周向东王梅汪卫施伯乐
- 关键词：SVM用户相关反馈CBIR
- 文献传递
- 基于可判别超平面树的生成模型图像标注方法被引量：4
- 2009年
- 图像语义的自动标注是一个具有挑战性的研究课题,目前常见的机器学习方法,如统计生成模型(generative model)与判别模型(discriminative model)都被用于该问题的研究中.然而由于语义鸿沟的存在、图像训练数据的不平衡性以及图像标注的多标签特性等问题,使得上述方法的性能都有待进一步提高.提出一种基于可判别超平面树的生成模型图像标注方法.该方法根据待标注目标图像的高生成概率邻域,建立局部超平面分类树,进而利用同层类间可判别信息,按自顶向下的层次分类得到待标注图像的语义相关图像集合.由此得到的相关类信息与新的生成模型框架相结合对待标注图像与语义关键词的联合概率进行估计,实现对目标图像的标注.其特点在于生成模型与判别模型方法得到了有效结合,可判别超平面树对隐含语义聚类的判别分析是对待标注图像的生成"邻域"的逐步求精过程,有效地提高了生成模型标注准确度;而对于判别分析难以解决的多标签分类、训练数据不平衡等问题,此方法通过联合概率估计自然地实现目标图像的多标签分配.在常用的包含5000幅图像的ECCV2002数据集进行了实验,结果表明,与目前已知的具有较好标注效果的基于生成模型的MBRM模型(采用图像分割方法)以及基于辨别分析的ASVM-MIL相比,此方法的F1因子分别提高了14%和13%.
- 王梅周向东许红涛施伯乐
- 关键词：自动图像标注
- 基于扩展生成语言模型的图像自动标注方法被引量：14
- 2008年
- 使用最大权匹配算法,结合统计平滑技术,提出图像区域特征生成概率估计方法,并进一步对训练集中标注词之间的语义相关性(correlation)进行分析与度量,给出一种基于生成模型的图像标注算法.算法使用所提出的基于最大权匹配的图像生成概率估计方法得到较好的起始点,进而设计启发式迭代函数对词与词的相关性加以利用,最终提高标注词与图像的语义相关性.在现实世界图像数据库上的实验结果验证了所提出标注方法的有效性.
- 王梅周向东张军旗许红涛施伯乐
- 关键词：图像标注语义相关性
