流形学习方法在Web图像检索中的应用研究

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1、电子科技大学博士学位论文流形学习方法在Web图像检索中的应用研究姓名：鲁珂申请学位级别：博士专业：计算机应用技术指导教师：曾家智20060801摘要数据。实验结果显示，LPP半监督算法的检索准确度明显高于SVM半监督方法。最后，在对现有图像检索技术中的相关反馈方法进行研究的基础上，针对Web图像检索的特点，提出了一种结合相关反馈技术的新型LPP算法：FLPP算法。该算法兼具短期学习和长期学习的能力，通过该算法，我们在原有的LPP算法中引入用户反馈，通过对用户反馈的适当处理，可以优化LPP算法的降维映射，从而得到一个更能够反映语义属性的图像表示子空间。实验结果显示，比起现有相

2、关反馈方法，FLPP算法可以明显提高检索准确度，而且经过长期学习后，可以获得一个近似最优的降维子空闻。由于LPP算法的特殊优点，使它特别适合应用于Web图像检索系统。但由于LPP算法提出时问不长，实际应用于Web图像检索时尚有一些基础问题需要解决。为了解决这些问题，本论文提出了几种基于LPP的优化算法，大量的实验研究及结果表明，这些方法应用于Web图像检索系统时能显著地提高图像检索的准确性和效率。关键词：Web图像检索，拉普拉斯特征映射，保局投影，支持向量机，相关反馈。AbstractWebimageretrievalisallactiveresearcharea．Itha

3、sshownitspotentialforrealworldapplications．However,thestate-of-the-artperformanceofwebimageretrievalisstillfarfromsatisfaction．ThemaindifficultyresidesinthefactthattheWcbisahugcdistributeddatabaseandon-lineuserswouldnotliketowaltoverlongforresultsofretrieval．Therefore，thekeyofWebimageretri

4、evaltechnologyistodesignallalgorithmwithhighaccuracyandfastresponse．InordertoimprovetheeffectivenessandefficiencyofthecurrentWebimageretrievalsystems，therearetwopossibleways：choosing(0r，designing)alleffectivedimensionreductiontechniqueandusinganappropriaterelevancefeedbackalgorithm．Recentl

5、y，LocalityPreservingProjections(LPP)hasshownitsapplicabilityinmanyareasincludinginformationretrieval．凹PisbasedonLaplacianEigenmapsandhassimilarcapabilityformanifoldlearning．Yet廿Pislinear,thusissimpleandconvenientlikeotherfinearmethods．Inthisthesis，wesystematicallyinvestigatetheaseof"Pforwe

6、bimageretrieval．Moreover,WehavedevelopedseveralnewalgorithmstoimprovetheperformanceofLPPforwebimageretrievalbyincorporatingtheuserprovidedrelevancefeedbacks,andcombiningSVMandLPP．Firstly．WehavestudiedtheapplicabifityoftheLPPalgorithmforimagere打ieval．LPPisfundamentallybasedonLaplaeianEigenm

7、aps㈣．ItisalinearapproximationofLE．LPPhasincorporatedtheadvantagesofbothlinearandnonlineardimensionreductionalgorithms．ItsadvantageoverLEisthatitcanproduceatransformmatrix，andjscomputationallymuchmoretractable．Atthesametime,itsadvantageoverlinearalgorithms,such