东南大学学报（英文版）
東南大學學報（英文版）
동남대학학보（영문판）
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY
2013年
4期
372-378
,共7页
左欣%罗立民%沈继锋%于化龙
左訢%囉立民%瀋繼鋒%于化龍
좌흔%라립민%침계봉%우화룡
哈希编码%线性判别分析%非对称boosting%异质特征
哈希編碼%線性判彆分析%非對稱boosting%異質特徵
합희편마%선성판별분석%비대칭boosting%이질특정
hashing code%linear discriminate analysis%asymmetric boosting%heterogeneous feature
为了提高图像检索系统的精度,提出了一种基于多种异质特征的新颖哈希函数学习方法.该方法首先利用特征空间中相似样本与非相似样本分布的不平衡性来提升每个弱分类器的性能,从而建立非对称的Boosting框架;然后将一种基于异质特征子空间学习的线性判别弱分类器融入该框架下,并利用每轮算法中的误判样本的信息来依次学习紧致且平衡的哈希编码.该方法能有效地融合具有互补功能的不同模态的信息,实现了检索系统的性能提升.在2个公开数据集上的实验结果表明该方法优于其他算法,由此看出增加多源异质特征和利用不平衡性学习紧致哈希编码都可以大大提高图像检索的精度.
為瞭提高圖像檢索繫統的精度,提齣瞭一種基于多種異質特徵的新穎哈希函數學習方法.該方法首先利用特徵空間中相似樣本與非相似樣本分佈的不平衡性來提升每箇弱分類器的性能,從而建立非對稱的Boosting框架;然後將一種基于異質特徵子空間學習的線性判彆弱分類器融入該框架下,併利用每輪算法中的誤判樣本的信息來依次學習緊緻且平衡的哈希編碼.該方法能有效地融閤具有互補功能的不同模態的信息,實現瞭檢索繫統的性能提升.在2箇公開數據集上的實驗結果錶明該方法優于其他算法,由此看齣增加多源異質特徵和利用不平衡性學習緊緻哈希編碼都可以大大提高圖像檢索的精度.
위료제고도상검색계통적정도,제출료일충기우다충이질특정적신영합희함수학습방법.해방법수선이용특정공간중상사양본여비상사양본분포적불평형성래제승매개약분류기적성능,종이건립비대칭적Boosting광가;연후장일충기우이질특정자공간학습적선성판별약분류기융입해광가하,병이용매륜산법중적오판양본적신식래의차학습긴치차평형적합희편마.해방법능유효지융합구유호보공능적불동모태적신식,실현료검색계통적성능제승.재2개공개수거집상적실험결과표명해방법우우기타산법,유차간출증가다원이질특정화이용불평형성학습긴치합희편마도가이대대제고도상검색적정도.
