基于鲁棒的余弦欧氏距离度量降维的图像检索方法

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于鲁棒的余弦欧氏距离度量降维的图像检索方法　　摘要：为解决主成分分析无法处理非线性数据集以及鲁棒性差的问题，提出一种鲁棒的余弦欧氏距离度量的降维方法。该方法利用余弦度量能够处理离群点的特点来提取数据的局部几何特征，并利用欧氏距离能够很好地保持样本的方差信息的特点来刻画数据集的全局分布，在保留数据局部信息的同时实现了局部和全局的统一，提高了局部降维算法的鲁棒性，同时避免了局部小样

2、本问题。实验结果显示，与角度优化全局嵌入方法相比，在Corel-1000数据集下检索查准率提高了%，相比不降维时检索时间减少了42%。结果表明，RCEM算法能在不降低图像检索精度的同时提高图像检索的效率，可以有效应用于基于内容的图像检索。　　关键词：主成分分析；余弦度量；欧氏距离；局部信息；基于内容的图像检索　　中图分类号：　　文献标志码：A　　0引言为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字

3、教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　近年来，随着多媒体技术和互联网图像资源的迅速发展，人们对图像检索的需求越来越强烈。图像检索技术主要分为基于文本的图像检索和基于内容的图像检索方法。CBIR根据图像所包含的颜色、纹理、形状和空间位置信息等信息来描述特征，进而对高维低层视觉特征所形成的特征向量进行处理和检索，成功克服了TBIR中存在的关键字描述不准确以及检索效率不高等问题，是一种具有自动化和智能化特点的图像检索方法。图像特征提取的方

4、法有很多，其中：Ojala等[1]提出将局部二进制模式作为图像的纹理特征描述子；Liu等[2]提出的微观结构描述子方法用边缘定位来提取图像的微观结构；Feng等[3]提出了全局相关描述子方法用来提取图像的颜色和纹理特征。然而，虽然图像特征相对于图像的原始数据而言数据量小得多，但是这些特征向量仍具有高维的特点，其计算量是巨大的，检索效率和速度往往让人无法忍受。因此，对这些高维向量进行降维非常有意义。　　维数约简的本质在于寻找数据集内部固有的性质，以此来保持样本间的一些重要关系。例如在一些线性模型中，维数约简的主要思想就是保持样本间的某个全局关系[4]。经典

5、的主成分分析[5]希望投影到低维PCA子空间的数据方差最大，而多维尺度变换[6]则希望保持样本间相似性最大。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　针对上述线性算法难以处理非线性数据的问题，下列算法解决了非线性数据集的学习问题：局部

6、线性嵌入算法[7]假设数据局部是线性的，通过寻找每个样本的k最近邻来尽可能保持数据集降维前后的局部线性结构，最终实现了对非线性数据的嵌入；随后，Zhang等[8]提出的局部切空间排列算法在LLE的基础上对每个样本局部进行PCA降维，对计算出的每个邻域的局部切空间坐标进行全局排列，得到全局的低维流形。但以上算法由于缺少对数据集全局结构的把握，并且对噪声比较敏感，容易受到奇异点的干扰，往往导致降维后数据产生严重的几何形变。等距映射Isomap[9-11]在保持MDS中样本相似性最大的基础上，利用最短路径近似样本间的测地线距离，实现了局部与全局的统一。Lapl

7、acian特征映射[12]通过利用高斯核函数构造样本近邻图，得到稀疏的邻接矩阵，使目标函数保持这种图结构来达到降维的目的。　　以上非线性降维算法分别从不同的角度刻画了高维数据的特征，但由于采用隐式的学习方式，因此没有明确高维到低维数据的映射关系，限制了这些算法在图像检索等领域的应用，导致其学习非线性数据集的优势无法充分体现。为更好地解决实际应用问题，近几年相继提出了局部保持投影[13]、邻域保持嵌入[14]、正交的邻域保持投影[15]以及线性的局部切空间排列算法[16]等能够提取局部信息的线性降维算法，这些算法与已有的非线性算法相对应，将高维数据映射到低

8、维子空间的非线性隐式映射明确为一种线性映射。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆