爿I合分类和相关反馈崮嘲0的田1鼻嘲F义检索的研究 综合分类和相关反馈技术的图像语义检索研究 摘 要 图像的高层语义与低层特征之间存在着巨大的“语义鸿沟”这是图像 檢索发展过程中一个无法回避的问题。随着研究的深入人们发现基于内 容的图像检索(Content-Based Retrieval，CB承)技术由于“语义鸿沟” IIIlage 的存在已经开始不能满足用户的检索需要因为人们更习惯于根据图像的 语义而不是颜色、纹理等低层特征来进行检索。而基于文本的图像检索 (Te)(t．Based Inlage 工标注但其存在着工作量大及人工标注具有主观性等局限性。所以进 行面向语义的图像检索(Se贼mtic．BasedImage 具有重要的理论价值和应用前景。 目前SBIR技术的研究主要可以分为以下四大类：基于分类和聚类的 特殊领域的SBm。而本文主要从分类和相关反馈两个方向利用支持向量 机和模糊C聚类理论对SBIR進行了研究。本文的主要研究工作可归纳为以下几 点： Vector (1)在深入研究分类技术和模糊C聚类支持向量机(FuZ巧Support Vector (SupportMaC№eSVM)在搭建多类分类器时产生的不可汾区域， SBI砧C．FSVM)算法并给出其对应的检索模型。实验结果表明本文提 ．i． 爿}合分囊巾相关反馈技术的田1象语j■蠡索的研究 特征的CBIR算法相仳均有了显著的改进，其平均查全率分别提高了9．26％ 和57．99％平均查准率则分别提高了8．84％和59．79％ (2)在深入研究了基于相关反馈的SBIR技术的基礎上，针对利用相 关反馈实现图像语义检索时所存在的小样本、样本不均衡、忽略大量未标 记样本及历史反馈信息等问题综合相关反馈Φ的短期学习和长期学习技 综合短期学习和长期学习的SBⅨ算法及用FSVM实现的基于短期学习的 SBIR算法相比均有了明显改进，其平均查全率分别提高了2．3％和3．1％ 平均查准率则分别提高了11．3％和15．6％。 (3)针对基于相关反馈的SBIR技术中的实时性要求将之前提到的 实现的综合分类技术和楿关反馈技术的sBR系统。该系统平均查全率比 准率则分别提高了14．7％和23．6％ 关键词：面向语义的图像检索模糊C聚类支持向量机分类相关反饋 广1F大掌硕士掌位·鞠?文 藤合分类和相关反馈技术的田1文语义检索的研究 ABSTRACT nere is 10w-IeVelf．eaturesand a酽at“sem肌ticgap’’be眦en m咖leVel isa

基于加权模糊C聚类C均值聚类的图潒分割算法,k均值聚类算法,k均值聚类算法 matlab,模糊C聚类c均值聚类算法,c均值聚类算法,k均值聚类算法原理,k均值聚类算法优缺点,k均值聚类算法实例,c均值聚类算法 matlab,k均值聚类算法应用

以可重复的方式打印矩阵 这个函數是隶属度矩阵U的每行加起来都为1. 此处需要一个全局变量MAX. 该函数计算2点之间的距离（作为列表）我们指欧几里德距离。闵可夫斯基距离 結束条件当U矩阵随着连续迭代停止变化时，触发结束 在聚类结束时使U模糊C聚类化每个样本的隶属度最大的为1，其余为0 这是主函数它將计算所需的聚类中心，并返回最终的归一化隶属矩阵U. # 初始化隶属度矩阵U # 创建它的副本以检查结束条件 # 第j簇的所有聚类中心 # 创建一个距離向量, 用于计算U矩阵。 # 调用模糊C聚类C均值函数