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基于半监督距离学习和多模态信息的图像聚类
引用本文:梁建青,胡清华.基于半监督距离学习和多模态信息的图像聚类[J].计算机科学,2014,41(3):41-45.
作者姓名:梁建青  胡清华
作者单位:天津大学计算机科学与技术学院 天津300072;天津大学计算机科学与技术学院 天津300072
基金项目:本文受国家优秀青年科学基金(61222210)资助
摘    要:通过融合图像中不同模态的信息并利用少量带标记的图像进行半监督距离学习,来对图像进行聚类。首先,提取彩色图像中RGB颜色空间的直方图信息、纹理信息,并采用SIFT算法提取Bag of Words来重新表达图像,从而基于图像的颜色特征、纹理特征以及语义特征,建立图像的多模态表达机制,将原始图像投射到表达空间;然后,利用少量标记的图像,通过半监督距离学习,获得图像在多模态信息空间的相似性度量;最后,通过半监督聚类方法,实现图像分组,在多个图像数据库中验证提出的方法的有效性。

关 键 词:半监督  距离学习  多模态  图像聚类
收稿时间:2013/5/15 0:00:00

Image Clustering Based on Semi-supervised Distance Learning and Multi-modal Information
LIANG Jian-qing and HU Qing-hua.Image Clustering Based on Semi-supervised Distance Learning and Multi-modal Information[J].Computer Science,2014,41(3):41-45.
Authors:LIANG Jian-qing and HU Qing-hua
Affiliation:School of Computer Science and Technology,Tianjin University,Tianjin 300072,China;School of Computer Science and Technology,Tianjin University,Tianjin 300072,China
Abstract:
Keywords:Semi-supervise  Distance learning  Multi-modal  Image clustering
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